ПочатиПочніть безкоштовно

Побудуйте свій конвеєр крос-валідації

Тепер, коли ми маємо дані, розбиття на train/test, модель і значення гіперпараметрів, налаштуймо в Spark крос-валідацію нашої моделі, щоб він міг знайти найкращу комбінацію гіперпараметрів і повернути її нам.

Ця вправа є частиною курсу

Створення рушіїв рекомендацій у PySpark

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть CrossValidator під назвою cv з нашою моделлю als як estimator, установивши estimatorParamMaps на param_grid, який ви щойно зібрали. Повідомте Spark, що evaluator, який слід використати, — це "evaluator", який ми створили раніше. Встановіть numFolds на 5.
  • Підтвердьте, що наш cv створено, надрукувавши cv.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Build cross validation using CrossValidator
____ = CrossValidator(estimator=____, estimatorParamMaps=____, evaluator=____, numFolds=____)

# Confirm cv was built
print(____)
Редагувати та запускати код