Pyspark ML:如何使用CrossValidator()获取subModels值

Pyspark ML是一个基于Python的机器学习库，用于在Apache Spark平台上进行大规模数据处理和分析。CrossValidator是Pyspark ML中的一个模型选择工具，用于自动选择最佳的模型参数。

使用CrossValidator获取subModels值的步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator

创建一个机器学习模型，例如逻辑回归模型：

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

lr = LogisticRegression()

创建一个参数网格，定义要调优的参数及其取值范围：

paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(lr.regParam, [0.01, 0.1, 1.0]) \
    .addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.5, 1.0]) \
    .build()

创建一个交叉验证器，设置评估器、参数网格和交叉验证的折数：

evaluator = BinaryClassificationEvaluator()

crossval = CrossValidator(estimator=lr,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=evaluator,
                          numFolds=3)

使用交叉验证器拟合训练数据：

cvModel = crossval.fit(train_data)

获取最佳模型及其参数：

bestModel = cvModel.bestModel
bestParams = bestModel.extractParamMap()

获取每个子模型及其对应的评估指标：

subModels = cvModel.subModels
for i, model in enumerate(subModels):
    params = model.extractParamMap()
    score = evaluator.evaluate(model.transform(test_data))
    print("Sub-model", i+1, "params:", params)
    print("Sub-model", i+1, "score:", score)

在上述步骤中，我们首先导入了必要的库和模块，然后创建了一个逻辑回归模型和一个参数网格。接下来，我们创建了一个交叉验证器，并设置了评估器、参数网格和交叉验证的折数。然后，我们使用交叉验证器拟合训练数据，并获取最佳模型及其参数。最后，我们通过遍历子模型，获取每个子模型及其对应的评估指标。

关于Pyspark ML和CrossValidator的更多信息，您可以参考腾讯云的相关产品和文档：