4、机器学习模型构建：Scikit-learn与PySpark实战

机器学习模型构建：Scikit-learn与PySpark实战

在机器学习领域，构建、训练和评估模型是核心任务。本文将详细介绍如何使用Scikit-learn和PySpark构建逻辑回归模型，并进行训练、评估和验证。

1. Scikit-learn模型验证

在Scikit-learn中，我们可以使用k折交叉验证来比较不同的超参数值。具体步骤如下：

1.1 定义超参数和数据折叠

首先，我们要调整的超参数是异常值相对于正常数据点的权重。默认情况下，两者权重相等。我们定义一个权重列表进行迭代：

anomaly_weights = [1, 5, 10, 15]

然后，定义折叠数并初始化数据折叠生成器：

num_folds = 5
from sklearn.model_selection import KFold
kfold = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=True, random_state=2020)

KFold() 函数将传入的数据分成 num_folds 个不同的分区。每次一个折叠作为验证集，其余折叠用于训练。

1.2 定义验证脚本

接下来，我们定义验证脚本：

import numpy as np
f