evaluator= BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol=sel_col, metricName= "areaUnderROC")

这段代码是用来评估二分类模型的性能，其中使用了一个名为BinaryClassificationEvaluator的评估器。这个评估器的输入是模型预测结果的原始输出列（rawPredictionCol），输出是ROC曲线下面积（areaUnderROC）这一指标。ROC曲线下面积越接近1，表示模型的性能越好。

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# 7.参数调优 evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label", metricName="areaUnderROC") paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(svm.regParam, [0.1, 0.01]).addGrid(svm.maxIter, [10, 100]).addGrid(pca.k, [2, 3]).build() cv = CrossValidator(estimator=svm, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid, numFolds=3) cv_model = cv.fit(train_data)pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: label does not exist.

这个错误提示表明在训练数据中没有找到指定的标签列 "label"。请确保你的训练数据集中包含一个名为"label"的列，并且它是作为标签进行指定的。你可以通过检查训练数据集的列名或者使用 `train_data.printSchema()` 命令查看列的详细信息来确认标签列是否存在。如果标签列的名称不是"label"，你需要将 `labelCol` 参数设置为标签列的名称。

evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol='chd')

`BinaryClassificationEvaluator`是一个Spark MLlib中的二分类评估器，用于评估二分类模型的性能。传入该评估器的参数有：

- `labelCol`：指定目标变量列名，默认为"label"；
- `rawPredictionCol`：指定原始预测值（即模型输出的未经转换的预测值）列名，默认为"rawPrediction"；
- `metricName`：指定评估指标名称，默认为"areaUnderROC"，即计算ROC曲线下的面积。

在你提供的代码中，该评估器的目标变量列名为"chd"，评估指标为ROC曲线下的面积（即AUC）。该评估器用于评估模型对测试集的预测性能，计算模型的AUC值。