BaşlayınÜcretsiz başlayın

Doğrulayıcıyı oluştur

pyspark.ml.tuning alt modülünde çapraz doğrulama yapmak için CrossValidator adlı bir sınıf da bulunur. Bu Estimator, uydurmak istediğin modelleyiciyi, oluşturduğun hiperparametre ızgarasını ve modellerini karşılaştırmak için kullanmak istediğin değerlendiriciyi alır.

pyspark.ml.tune alt modülü zaten tune olarak içe aktarılmış durumda. Lojistik regresyon Estimator'ı olan lr'yi, parametre grid'i ve önceki egzersizlerde oluşturduğun evaluator'ı geçirerek CrossValidator oluşturacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PySpark Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Aşağıdaki argümanlarla tune.CrossValidator() çağrısını yaparak bir CrossValidator oluştur:
    • estimator=lr
    • estimatorParamMaps=grid
    • evaluator=evaluator
  • Bu nesnenin adı cv olsun.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
               estimatorParamMaps=____,
               evaluator=____
               )
Kodu Düzenle ve Çalıştır