Avaliação do Random Forest

Neste exercício final, você avaliará os resultados da validação cruzada em um modelo Random Forest.

Os seguintes já foram criados:

cv - um validador cruzado que já tenha sido ajustado aos dados de treinamento
evaluator - um objeto BinaryClassificationEvaluator e
flights_test - os dados de teste.

Este exercício faz parte do curso

Machine learning com PySpark

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Instruções do exercício

Imprima uma lista de métricas AUC médias em todos os modelos na grade de parâmetros.
Exiba a AUC média para o melhor modelo. Esse será o maior AUC da lista.
Imprima uma explicação dos parâmetros maxDepth e featureSubsetStrategy para o melhor modelo.
Exiba o AUC para as melhores previsões de modelo nos dados de teste.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Average AUC for each parameter combination in grid
print(cv.____)

# Average AUC for the best model
print(____(____))

# What's the optimal parameter value for maxDepth?
print(cv.____.explainParam('____'))
# What's the optimal parameter value for featureSubsetStrategy?
print(cv.____.____(____))

# AUC for best model on testing data
print(evaluator.____(____.____(____)))

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