寒假第二十一天

实验流程

1. 超参数调优

   • 使用 CrossValidator 进行超参数调优，确定最优的主成分数量（PCA 维数）和分类器参数。

   • 通过交叉验证，选择最优的模型参数组合，优化模型的性能。

2. 模型优化与验证

   • 根据超参数调优的结果，重新训练分类模型。

   • 使用测试集验证优化后的模型性能，确保模型的准确性和稳定性。

3. 实验报告撰写

   • 根据实验内容和结果，撰写详细的实验报告，包括实验目的、实验平台、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。

实验结果

• 成功使用 CrossValidator 进行了超参数调优，确定了最优的模型参数组合。

• 优化后的模型在测试集上的性能显著提升，验证了超参数调优的有效性。

实验总结

我掌握了如何使用 CrossValidator 进行超参数调优，并优化了分类模型的性能。通过交叉验证，我确定了最优的模型参数组合，显著提升了模型的准确性和稳定性。这些实验不仅提高了我的机器学习技能，也加深了我对 Spark MLlib 的理解，为后续的复杂数据分析任务打下了坚实的基础。