Crie o validador
O submódulo pyspark.ml.tuning também tem uma classe chamada CrossValidator para realizar a validação cruzada. Este Estimator usa o modelador que você deseja ajustar, a grade de hiperparâmetros que você criou e o avaliador que deseja usar para comparar seus modelos.
O submódulo pyspark.ml.tune já foi importado como tune. Você vai criar o CrossValidator passando a ele o Estimator lr da regressão logística, o parâmetro grid e o evaluator que você criou nos exercícios anteriores.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao PySpark
Instruções de exercício
Crie um
CrossValidatorchamandotune.CrossValidator()com os argumentos:estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
Chame esse objeto de
cv.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)