Spark 2.0 ML機器學習訓練驗證與交叉驗證找出最佳模型

在之前的文章，我們已經介紹Spark 2.0 ML Pipeline機器學習流程原理。示範如何使用，Spark機器學習流程(ML Pipeline)二元分類，預測網頁是暫時性的（ephemeral）或是長青的（evergreen）。您可以點選下列連結查看Spark 2.0 ML Pipeline機器學習流程原理 http://pythonsparkhadoop.blogspot.tw/2016/11/spark-20-ml-pipeline_50.html

本文我們將介紹使用Spark 2.0 ML Pipeline訓練驗證(TrainValidation)與交叉驗證(crossValidation)找出最佳模型，提高模型預測的準確度。 

 

以上內容節錄自這本書，本書將詳細介紹Spark 2.0 安裝，並且所有Python範例程式都能在Spark 2.0 執行。並且特別介紹Spark 2.0 以DataFrame為基礎的Spark ML pipeline機器學習套件。很適合入門初學者:
  Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰 http://pythonsparkhadoop.blogspot.tw/2016/10/pythonspark-20hadoop.html

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