模型選擇或調優
在ML中一個重要的任務就是模型選擇，或者使用給定的數據爲給定的任務尋找最適合的模型或參數。這個過程又稱調優。調優可以是對單個階段進行調優，也可以一次性對整個Pipeline進行調優。 MLlib支持使用類似CrossValidator和TrainValidationSplit這樣的工具進行模型選擇。 這些工具需要以下組件: Estimator:用戶調優的算法或Pipeline。 ParamMa
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