Değerlendiriciyi oluştur
Model seçimi için çapraz doğrulama yaparken önce farklı modelleri karşılaştırmanın bir yoluna ihtiyacın var. Neyse ki, pyspark.ml.evaluation alt modülü farklı türde modelleri değerlendirmek için sınıflar içerir. Modelin ikili sınıflandırma modeli olduğundan, pyspark.ml.evaluation modülündeki BinaryClassificationEvaluator sınıfını kullanacaksın.
Bu değerlendirici ROC eğrisi altındaki alanı hesaplar. Bu, ikili bir sınıflandırıcının yapabileceği iki hata türünü (yalancı pozitifler ve yalancı negatifler) tek bir sayıda birleştiren bir ölçümdür. Bunun hakkında bölümün sonunda daha fazla bilgi edineceksin!
Bu egzersiz
PySpark Temelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
pyspark.ml.evaluationalt modülünüevalsadıyla içe aktar.evaluatordeğişkenini,metricName="areaUnderROC"argümanıylaevals.BinaryClassificationEvaluator()çağırarak oluştur.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import the evaluation submodule
import ____ as evals
# Create a BinaryClassificationEvaluator
evaluator = ____