Salvarea și încărcarea modelelor

De multe ori s-ar putea să revii la un model anterior pentru a verifica ce ipoteze sau setări au fost folosite atunci când ai investigat sursele erorilor de predicție. Poate că a existat o problemă cu datele? Sau poate trebuie să adaugi o nouă caracteristică pentru a surprinde un eveniment neobișnuit care a avut loc?

În acest exercițiu, vei exersa salvarea și încărcarea unui model.

Acest exercițiu face parte din cursul

Feature Engineering cu PySpark

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă RandomForestRegressionModel din pyspark.ml.regression.
Folosind modelul din memorie numit model, apelează metoda save() pe acesta și denumește modelul rfr_no_listprice.
Reîncarcă fișierul de model salvat rfr_no_listprice apelând load() pe RandomForestRegressionModel și stochează rezultatul în loaded_model.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from ____ import ____

# Save model
model.____(____)

# Load model
loaded_model = ____.____(____)

Editează și rulează codul