Múltiples Evaluadores en CrossValidator – Spark ML
¿Es posible tener más de un evaluador en un CrossValidator para obtener R2 y RMSE al mismo tiempo? En lugar de tener dos CrossValidator diferentes: val lr_evaluator_rmse = new RegressionEvaluator() .setLabelCol(“ArrDelay”) .setPredictionCol(“predictionLR”) .setMetricName(“rmse”) val lr_evaluator_r2 = new RegressionEvaluator() .setLabelCol(“ArrDelay”) .setPredictionCol(“predictionLR”) .setMetricName(“r2”) val lr_cv_rmse = new CrossValidator() .setEstimator(lr_pipeline) .setEvaluator(lr_evaluator_rmse) .setEstimatorParamMaps(lr_paramGrid) .setNumFolds(3) . . . Read more