Budowanie drzewa decyzyjnego
Po podziale danych o lotach na zbiór treningowy i testowy możesz użyć zbioru treningowego do wytrenowania modelu drzewa decyzyjnego.
Dane są dostępne jako flights_train i flights_test.
UWAGA: Trenowanie modelu może potrwać kilka sekund – uzbrój się w cierpliwość!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe z PySpark
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj klasę służącą do tworzenia klasyfikatora drzewa decyzyjnego.
- Utwórz obiekt klasyfikatora i dopasuj go do danych treningowych.
- Wygeneruj przewidywania dla danych testowych i sprawdź wyniki.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the Decision Tree Classifier class
from pyspark.ml.____ import ____
# Create a classifier object and fit to the training data
tree = ____()
tree_model = tree.____(____)
# Create predictions for the testing data and take a look at the predictions
prediction = tree_model.____(____)
prediction.select('label', 'prediction', 'probability').show(5, False)