Antrenează modelul (modelele)

Ești în sfârșit pregătit să antrenezi modelele și să îl alegi pe cel mai bun!

Din păcate, validarea încrucișată este o procedură foarte costisitoare din punct de vedere computațional. Antrenarea tuturor modelelor ar dura prea mult pe DataCamp.

Pentru a face asta local, ai folosi codul:

# Fit cross validation models
models = cv.fit(training)

# Extract the best model
best_lr = models.bestModel

Reține că datele de antrenament se numesc training și folosești lr pentru a antrena un model de regresie logistică. Validarea încrucișată a selectat valorile parametrilor regParam=0 și elasticNetParam=0 ca fiind cele mai bune. Acestea sunt valorile implicite, deci nu trebuie să faci nimic altceva cu lr înainte de a antrena modelul.