เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เทรนตัวจำแนกประเภท

dataframe df_trainset ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าพร้อมใช้งานแล้ว ขั้นตอนนี้จะนำมาใช้เทรน Logistic Regression Classifier

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Introduction to Spark SQL in Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import Logistic Regression Classifier
  • สร้าง instance ของตัวจำแนกประเภท โดยกำหนดจำนวนรอบสูงสุดเป็น 100, พารามิเตอร์ regularization เป็น 0.4 และพารามิเตอร์ elastic net เป็น 0.0
  • เทรนตัวจำแนกประเภทบนชุดข้อมูล trainset
  • แสดงจำนวนรอบการเทรน

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import the logistic regression classifier
from ____ import ____

# Instantiate logistic setting elasticnet to 0.0
logistic = ____(maxIter=100, regParam=0.4, ____=0.0)

# Train the logistic classifer on the trainset
df_fitted = ____.____(____)

# Print the number of training iterations
print("Training iterations: ", df_fitted.____.____)
แก้ไขและรันโค้ด