1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Опрацювання ознак у PySpark
Connected

Exercise

Оцінювання й порівняння алгоритмів

Тепер, коли ми створили нову модель за допомогою GBTRegressor, час порівняти її з базовою моделлю RandomForestRegressor. Для цього ми порівняємо прогнози обох моделей з фактичними даними та обчислимо RMSE і R^2.

Instructions

100 XP
  • Імпортуйте RegressionEvaluator з pyspark.ml.evaluation, щоб мати його доступним далі.
  • Ініціалізуйте RegressionEvaluator, встановивши labelCol на наші фактичні дані SALESCLOSEPRICE, а predictionCol — на наші прогнозні дані Prediction_Price.
  • Щоб обчислити метрики, викличте evaluate на обʼєкті evaluator із прогнозами preds та створіть словник з ключем evaluator.metricName і значенням rmse; виконайте те саме для метрики r2.