모델 학습하기

이제 드디어 모델을 학습하고 최적의 모델을 선택할 준비가 되었습니다!

안타깝게도 교차 검증은 계산 비용이 아주 큰 절차예요. DataCamp 환경에서 모든 모델을 학습하면 시간이 너무 오래 걸립니다.

로컬 환경에서는 다음 코드를 사용할 수 있어요:

# 교차 검증 모델 학습
models = cv.fit(training)

# 최적 모델 추출
best_lr = models.bestModel

학습 데이터의 이름은 training이고, 로지스틱 회귀 모델을 학습하는 데 lr을 사용한다는 점을 기억하세요. 교차 검증 결과 최적의 하이퍼파라미터 값은 regParam=0, elasticNetParam=0으로 선택되었습니다. 이는 기본값이므로, 모델을 학습하기 전에 lr에 대해 추가로 설정할 사항은 없습니다.