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

Вправа

Збереження та завантаження моделей

Доволі часто вам може знадобитися повернутися до попередньої моделі, щоб переглянути припущення або налаштування під час з'ясування, звідки виникали помилки прогнозу. Можливо, щось було не так із даними? Або потрібно додати нову ознаку, щоб врахувати незвичну подію, яка сталася?

У цьому прикладі ви потренуєтеся зберігати та завантажувати модель.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте RandomForestRegressionModel з pyspark.ml.regression.
  • Використовуючи модель у пам'яті під назвою model, викличте для неї метод save() і назвіть модель rfr_no_listprice.
  • Перезавантажте збережений файл моделі rfr_no_listprice, викликавши load() для RandomForestRegressionModel і збережіть результат у змінну loaded_model.