10 вопросов на знание основ работы с алгоритмом случайных лесов в Spark: открытый интерактивный тест для начинающих изучать машинное обучение

apache spark курсы, курсы по apache spark, обучение spark sql, обучение spark streaming, курсы администрирования spark, hadoop spark, обучение apache spark, spark streaming это, курс kafka spark, apache spark streaming, курсы hadoop sql, курсы администрирования Hadoop, курсы по spark, курс kafka spark, pyspark что это, hadoop spark, apache hadoop курсы, курсы spark streaming, spark это, курсы hadoop sql, анализ с использование spark, spark sql, курсы по spark, обучение apache spark

Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по основам работы с алгоритмом случайных лесов в распределенном фреймворке Apache Spark, включая ее особенности и методы для работы с Big Data.

Тест по основам работы алгоритма случайных лесов в Spark для новичков

Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Spark мы предлагаем простой интерактивный тест по этому распределенному Big Data фреймворку. Проверьте себя и ответьте на 10 вопросов об основных методах обработки Big Data с помощью алгоритма случайных лесов, которые являются неотъемлемой частью Spark. Ответы на эти вопросы мы разбирали в статье про основы работы со случайными лесами в Spark здесь. Подробно изучить темы, упоминаемые в тесте, вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Открытый тест по случайным лесам в Spark

Выбирайте из предложенных вариантов ответов тот, который считаете верным. Правильные ответы вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!

1. За что отвечает следующий фрагмент кода:

evaluator = RegressionEvaluator(

labelCol=»creditability», predictionCol=»prediction», metricName=»rmse»)

rmse = evaluator.evaluate(predictions)

print(«Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g» % rmse)

 
 
 
 

2. За что отвечает параметр featuresCol в модели случайного леса Spark?

 
 
 
 

3. Какой параметр регрессионного оценщика отвечает за указание метрики для оценки модели?

 
 
 
 

4. Какой метод отвечает за обучение модели случайного леса в Spark?

 
 
 
 

5. Какой класс используется для формирования вектора признаков в Spark?

 
 
 
 

6. Какой метод используется для предсказания на основе обученной модели случайных лесов?

 
 
 
 

7. Какой класс отвечает за применение модели случайного леса в Spark?

 
 
 
 

8. Какой параметр используется для указания количества деревьев, участвующих в обучении модели случайного леса?

 
 
 
 

9. Какой класс может быть использован для оценки регрессионной модели случайных лесов?

 
 
 
 

10. За что отвечает следующий фрагмент кода:

rf = RandomForestRegressor(featuresCol=»features», labelCol=’creditability’, numTrees=10)

rfModel = rf.fit(train)

 
 
 
 

 
 
Ваши баллы: Среднее кол-во баллов: 0

Стоит отметить, что данный тест не претендует на звание специализированного профессионального экзамена. Однако такое небольшое упражнение способно помочь новичкам, которые начинают самостоятельно изучать машинное обучение в распределенном фреймворке Apache Spark, пытаясь разобраться с большим объемом информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач. Также мы подготовили для вас серию тестов по отдельным разделам Apache Spark. Например, проверить свои знания по основам работы с логистической регрессией в Spark вы можете здесь.

Машинное обучение в Apache Spark

Код курса
MLSP
Ближайшая дата курса
22 ноября, 2021
Длительность обучения
16 ак.часов
Стоимость обучения
36 000 руб.

Освоить Apache Spark на профессиональном уровне для практического использования в своих проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добавить комментарий

Поиск по сайту