Random Forest'ı Değerlendirme

Bu son egzersizde, Random Forest modelinde çapraz doğrulama sonuçlarını değerlendireceksin.

Aşağıdakiler zaten oluşturuldu:

cv - eğitim verisine zaten fit edilmiş bir cross-validator
evaluator — bir BinaryClassificationEvaluator nesnesi ve
flights_test — test verisi.

Bu egzersiz

PySpark ile Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Parametre ızgarasındaki tüm modeller için ortalama AUC metriklerinin bir listesini yazdır.
En iyi model için ortalama AUC değerini göster. Bu listedeki en büyük AUC olacaktır.
En iyi model için maxDepth ve featureSubsetStrategy parametrelerinin açıklamasını yazdır.
Test verisi üzerindeki en iyi model tahminlerinin AUC değerini göster.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Average AUC for each parameter combination in grid
print(cv.____)

# Average AUC for the best model
print(____(____))

# What's the optimal parameter value for maxDepth?
print(cv.____.explainParam('____'))
# What's the optimal parameter value for featureSubsetStrategy?
print(cv.____.____(____))

# AUC for best model on testing data
print(evaluator.____(____.____(____)))

Kodu Düzenle ve Çalıştır