SparkML模型選擇（超參數調整）與調優

Spark ML模型選擇與調優 本文主要講解如何使用Spark MLlib的工具去調優ML算法和Pipelines。內置的交叉驗證和其他工具允許用戶優化算法和管道中的超參數。 模型選擇（又稱爲超參數調整） ML中的一個重要任務是模型選擇，或者使用數據來找出給定任務的最佳模型或參數。這也被稱爲調優。可以針對單個獨立的Estimator進行調優，例如LogisticRegression，也可以針對整個

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