在本課程中，我們會使用二元分類演算法常見的評估指標：AUC（area under the curve，曲線下面積）。這裡的曲線指的是 ROC（receiver operating characteristic curve）。 至於這些指標的細節，本課不特別著墨。你只要知道：就我們的目的而言，AUC 越接近 1，模型越好！
如果你建立了一個完美的二元分類模型，AUC 會是多少？
本練習屬於課程
將理論付諸實踐，立即體驗我們的互動練習
在本章中，你會學到 Spark 如何管理資料，以及如何從 Python 讀寫資料表。
本章將介紹 pyspark.sql 模組，它能為你的 Spark 工作階段提供最佳化的資料查詢。
PySpark 內建先進的機器學習流程與工具，並提供建立完整機器學習 pipeline 的實用功能。你會在本章學到相關內容。
在最後一章，你會綜合運用所學，建立一個能預測哪些航班會延誤的模型。
當前練習
