Machine Learning 함수

이전 장에서는 Spark MLlib의 특성 변환 기능 일부를 살펴봤어요. 만약 그 라이브러리가 한 끼 식사라면, 특성 변환은 에피타이저이고 메인 코스는 풍성한 Machine Learning 모델링 함수들이에요! 이 함수들의 이름은 모두 ml_로 시작하며, 유사한 시그니처를 갖습니다. 여러 인자를 받는데, 여기에는 티블(tibble), 변수 간 관계를 지정하는 수식(formula), 특징(features)을 가리키는 문자열, 레이블(labels)을 담은 문자열 등이 포함돼요.

지원되는 Machine Learning 함수에는 선형 회귀와 그 변형, 트리 기반 모델(ml_decision_tree_classifier()) 등 몇 가지가 있어요. 모든 Machine Learning 함수를 보려면 ls()를 사용할 수 있습니다.

ls("package:sparklyr", pattern = "^ml")

모든 Machine Learning 모델 함수가 공통으로 받는 인자는 무엇일까요?