ПочатиПочніть безкоштовно

Передбачення для тестових даних

Доступна навчена логістична модель df_fitted. Доступний датафрейм df_testset, що містить тестові дані для цієї моделі. Доступна змінна fields зі списком ['prediction', 'label', 'endword', 'doc', 'probability']; вона використовується, щоб указати, які поля передбачення виводити.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Spark SQL у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Застосуйте модель до даних у df_testset.
  • Виведіть "incorrect", якщо передбачення не збігається з міткою.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Apply the model to the test data
predictions = df_fitted.____(____).select(fields)

# Print incorrect if prediction does not match label
for x in predictions.take(8):
    print()
    if x.label != int(x.____):
        print("INCORRECT ==> ")
    for y in fields:
        print(y,":", x[y])
Редагувати та запускати код