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모델 평가하기

3장에서 따로 떼어 두었던 테스트 데이터를 기억하시나요? 이제 드디어 그 데이터로 모델을 평가해 볼 차례예요! 모델을 학습시킬 때 사용했던 동일한 evaluator를 그대로 사용할 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

PySpark 기초

강의 보기

연습 안내

  • best_lr.transform()test 데이터에 적용해 예측값을 생성하고, 이를 test_results에 저장하세요.
  • evaluator.evaluate()test_results에 호출해 AUC를 계산하고 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Use the model to predict the test set
test_results = best_lr.____(____)

# Evaluate the predictions
print(evaluator.evaluate(____))
코드 편집 및 실행