Створіть валідатор

У підмодулі pyspark.ml.tuning також є клас CrossValidator для виконання крос-валідації. Цей Estimator приймає моделювальник, який ви хочете навчити, сітку гіперпараметрів, яку ви створили, та оцінювач, за допомогою якого ви порівнюватимете моделі.

Підмодуль pyspark.ml.tune уже імпортовано як tune. Ви створите CrossValidator, передавши йому логістичну регресію Estimator lr, параметр grid та evaluator, який ви створили в попередніх вправах.

Ця вправа є частиною курсу

Основи PySpark

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть CrossValidator, викликавши tune.CrossValidator() з аргументами:
- estimator=lr
- estimatorParamMaps=grid
- evaluator=evaluator
Назвіть цей об'єкт cv.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create the CrossValidator
cv = tune.____(estimator=____,
               estimatorParamMaps=____,
               evaluator=____
               )

Редагувати та запускати код