パラメータの抽出

これまでに msd データセットで 192 個のモデルを評価し、最良の ROEM とその対応モデル（モデル 38）を見つけました。

次はハイパーパラメータを抽出します。以前に作成した model_list が用意されています。これは作成した 192 個のモデルすべてを含みます。以下の指示に従ってハイパーパラメータを抽出しましょう。

この演習はコースの一部です

PySpark で作る Recommendation Engines

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演習の手順

リストのスライスを使って、モデル一覧からモデル 38 を取り出し、このモデルを best_model と呼びましょう。
.get____() メソッドを使って、次のハイパーパラメータの値を取得します。
- Rank
- MaxIter
- RegParam
- Alpha

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Extract the best_model
best_model = ____[____]

# Extract the Rank
print ("Rank: ", best_model.get___())

# Extract the MaxIter value
print ("MaxIter: ", ____.get____())

# Extract the RegParam value
print ("RegParam: ", best_model.____())

# Extract the Alpha value
print ("Alpha: ", ____.____())

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