비행 시간 모델: 파이프라인 단계
이제 항공편 소요 시간 모델 파이프라인에 사용할 단계들을 만들어 보겠습니다. 다음 연습 문제에서 이 단계들로 파이프라인을 구성하고 회귀 모델을 만들 거예요.
StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler, LinearRegression 클래스는 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PySpark로 하는 Machine Learning
연습 안내
- 'org' 열을 인덱스 열 'org_idx'로 변환하는 indexer를 만드세요.
- 'org_idx'와 'dow' 열을 더미 변수 열 'org_dummy'와 'dow_dummy'로 변환하는 one-hot encoder를 만드세요.
- 'km' 열과 두 개의 더미 변수 열을 결합하는 assembler를 만드세요. 출력 열 이름은 'features'로 하세요.
- 항공편 소요 시간을 예측하는 linear regression 객체를 만드세요.
필요하시다면 IPython Shell 옆의 Slides 패널에서 강의 슬라이드를 다시 확인해 보세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Convert categorical strings to index values
indexer = ____(____)
# One-hot encode index values
onehot = ____(
inputCols=____,
outputCols=____
)
# Assemble predictors into a single column
assembler = ____(inputCols=____, outputCol=____)
# A linear regression object
regression = ____(labelCol=____)