Spark機器學習之模型選擇和超參數調整

模型選擇（超參數調諧） ML中的一個重要任務是模型選擇，或使用數據找到給定任務的最佳模型或參數。 這也叫調音。 能夠針對個體估算器（如Logistic迴歸）或包括多個算法，特徵化和其餘步驟的 整個管道完成調整。 用戶能夠一次調整整個流水線，而不是單獨調整管道中的每一個元素。算法 MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSplit等工具進行模型選擇。 這些工具須

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