拟合模型

现在终于可以拟合模型并选出最佳模型了！

不过，交叉验证的计算开销很大。在 DataCamp 上拟合所有模型会花费过长时间。

在本地运行时，您可以使用如下代码：

# 拟合交叉验证模型
models = cv.fit(training)

# 提取最佳模型
best_lr = models.bestModel

请记住，训练数据名为 training，并且您使用 lr 来拟合逻辑回归模型。交叉验证选择了 regParam=0 和 elasticNetParam=0 作为最佳参数值。它们与默认值一致，因此在拟合模型之前，您无需对 lr 做任何额外设置。