使用pyspark中的ML库如何进行网格搜索法调参代码

在pyspark的ML库中，可以使用`ParamGridBuilder`和`CrossValidator`来进行网格搜索法调参。

下面是一个简单的示例代码：

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder

# 创建数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("data.csv")

# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2", "feature3"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 创建参数网格
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]) \
    .addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.5, 1.0]) \
    .build()

# 创建交叉验证器
evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
cv = CrossValidator(estimator=lr, estimatorParamMaps=paramGrid, evaluator=evaluator, numFolds=5)

# 创建管道并拟合模型
pipeline = Pipeline(stages=[cv])
model = pipeline.fit(data)

# 输出最佳模型的参数
print(model.stages[0].bestModel.extractParamMap())

在这个例子中，我们创建了一个包含三个特征的数据集，并使用`VectorAssembler`将它们转换为一个特征向量。然后，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用`ParamGridBuilder`创建了一个参数网格。接下来，我们使用`CrossValidator`来进行交叉验证并选择最佳模型。最后，我们输出最佳模型的参数。

你可以根据你的需求修改上述代码。