НачатьНачать бесплатно

Предсказание на тестовых данных

Доступна обученная логистическая модель df_fitted. Доступен датафрейм df_testset, содержащий тестовые данные для этой модели. Доступна переменная fields, содержащая список ['prediction', 'label', 'endword', 'doc', 'probability'] — она определяет, какие поля предсказания выводить на экран.

Это упражнение является частью курса

Введение в Spark SQL на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Примените модель к данным из df_testset.
  • Выведите «incorrect», если предсказание не совпадает с меткой.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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])
Редактировать и запускать код