Machine Learning fonksiyonları

Son bölümde, Spark MLlib'in bazı özellik dönüştürme (feature transformation) işlevlerini görmüştün. Eğer bu kütüphane bir yemek olsaydı, özellik dönüştürmeler başlangıç olurdu; ana yemek ise iştah kabartan bir Machine Learning modelleme fonksiyonları seçkisi! Bu fonksiyonların hepsinin adı ml_ ile başlar ve benzer bir imzaya sahiptir. Birkaç argüman alırlar; bunlara bir tibble, değişkenler arası ilişkiyi belirleyen bir formül, özellikleri adlandıran bir string, etiketleri içeren bir string ve daha fazlası dahildir.

Desteklenen Machine Learning fonksiyonları arasında doğrusal regresyon ve türevleri, ağaç tabanlı modeller (ml_decision_tree_classifier()) ve birkaç başka yöntem yer alır. Tüm Machine Learning fonksiyonlarının listesini ls() ile görebilirsin.

ls("package:sparklyr", pattern = "^ml")

Tüm Machine Learning model fonksiyonları hangi argümanları alır?