Xây dựng mô hình Logistic Regression
Bạn đã xây dựng một mô hình Decision Tree với dữ liệu chuyến bay. Giờ bạn sẽ tạo một mô hình Logistic Regression trên cùng bộ dữ liệu.
Mục tiêu là dự đoán liệu một chuyến bay có khả năng bị trễ ít nhất 15 phút (nhãn 1) hay không (nhãn 0).
Mặc dù bạn có nhiều biến dự báo, lúc này bạn chỉ dùng các cột mon, depart và duration. Đây là các đặc trưng số có thể dùng ngay cho mô hình Logistic Regression. Bạn sẽ cần xử lý thêm một chút trước khi đưa các đặc trưng phân loại vào. Hãy chờ nhé!
Dữ liệu đã được chia thành tập huấn luyện và kiểm tra, lần lượt là flights_train và flights_test.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning với PySpark
Hướng dẫn bài tập
- Import lớp để tạo bộ phân loại Logistic Regression.
- Tạo một đối tượng bộ phân loại và huấn luyện nó trên dữ liệu huấn luyện.
- Tạo dự đoán cho dữ liệu kiểm tra và tạo ma trận nhầm lẫn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the logistic regression class
from pyspark.ml.____ import ____
# Create a classifier object and train on training data
logistic = ____().____(____)
# Create predictions for the testing data and show confusion matrix
prediction = ____.____(____)
prediction.groupBy(____, ____).____().show()