Создание валидатора

Подмодуль pyspark.ml.tuning также содержит класс CrossValidator для выполнения перекрёстной проверки. Этот Estimator принимает модель, которую вы хотите обучить, сетку гиперпараметров и метрику для сравнения моделей.

Подмодуль pyspark.ml.tune уже импортирован как tune. Вам нужно создать CrossValidator, передав ему логистическую регрессию Estimator lr, параметр grid и объект evaluator, созданный в предыдущих упражнениях.

Это упражнение является частью курса

Основы PySpark

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте объект CrossValidator, вызвав tune.CrossValidator() со следующими аргументами:
- estimator=lr
- estimatorParamMaps=grid
- evaluator=evaluator
Назовите этот объект cv.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
               estimatorParamMaps=____,
               evaluator=____
               )

Редактировать и запускать код