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Treinar o classificador

O dataframe df_trainset que você criou no exercício anterior está disponível. Agora você vai usá-lo para treinar um classificador de Regressão Logística.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Spark SQL em Python

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Instruções do exercício

  • Importe o classificador de Regressão Logística.
  • Instancie o classificador. Defina o número máximo de iterações como 100, o parâmetro de regularização como 0,4 e o parâmetro elastic net como 0,0.
  • Treine o classificador no conjunto de treino.
  • Imprima o número de iterações de treinamento.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import the logistic regression classifier
from ____ import ____

# Instantiate logistic setting elasticnet to 0.0
logistic = ____(maxIter=100, regParam=0.4, ____=0.0)

# Train the logistic classifer on the trainset
df_fitted = ____.____(____)

# Print the number of training iterations
print("Training iterations: ", df_fitted.____.____)
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