Maak de validator
De submodule pyspark.ml.tuning heeft ook een klasse CrossValidator om cross-validatie uit te voeren. Deze Estimator neemt de modelbouwer die je wilt fitten, het raster met hyperparameters dat je hebt gemaakt, en de evaluator die je wilt gebruiken om je modellen te vergelijken.
De submodule pyspark.ml.tune is al geïmporteerd als tune. Je maakt de CrossValidator door de logistische regressie-Estimator lr, de parameter grid, en de evaluator die je in de vorige oefeningen hebt gemaakt, door te geven.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Basis van PySpark
Oefeninstructies
- Maak een
CrossValidatordoortune.CrossValidator()aan te roepen met de argumenten:estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
- Noem dit object
cv.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)