Lưu & Tải mô hình

Không ít lần bạn sẽ phải quay lại một mô hình trước đó để xem những giả định hoặc thiết lập nào đã được dùng khi bạn chẩn đoán nguồn gốc lỗi dự đoán. Có thể dữ liệu có vấn đề? Hoặc bạn cần bổ sung một đặc trưng mới để ghi nhận một sự kiện bất thường đã xảy ra?

Trong ví dụ này, bạn sẽ thực hành lưu và tải một mô hình.

Bài tập này là một phần của khóa học

Feature Engineering với PySpark

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Import RandomForestRegressionModel từ pyspark.ml.regression.
Với mô hình đang ở bộ nhớ có tên model, gọi phương thức save() trên nó và đặt tên mô hình là rfr_no_listprice.
Tải lại tệp mô hình đã lưu rfr_no_listprice bằng cách gọi load() trên RandomForestRegressionModel và lưu vào loaded_model.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

from ____ import ____

# Save model
model.____(____)

# Load model
loaded_model = ____.____(____)

Chỉnh sửa và Chạy Mã