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
PySpark Temelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Aşağıdaki argümanlarla
tune.CrossValidator()çağrısını yaparak birCrossValidatoroluştur:estimator=lrestimatorParamMaps=gridevaluator=evaluator
- Bu nesnenin adı
cvolsun.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
estimatorParamMaps=____,
evaluator=____
)