ÎncepețiÎncepe gratuit

Prezice datele de testare

Ai la dispoziție un model logistic ajustat df_fitted. Un DataFrame df_testset conține datele de testare pentru acest model. O variabilă fields este disponibilă, conținând lista ['prediction', 'label', 'endword', 'doc', 'probability']; aceasta este folosită pentru a specifica ce câmpuri de predicție să fie afișate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Spark SQL în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Aplică modelul pe datele din df_testset.
  • Afișează "incorrect" dacă predicția nu corespunde etichetei.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Apply the model to the test data
predictions = df_fitted.____(____).select(fields)

# Print incorrect if prediction does not match label
for x in predictions.take(8):
    print()
    if x.label != int(x.____):
        print("INCORRECT ==> ")
    for y in fields:
        print(y,":", x[y])
Editează și rulează codul