如何访问CrossValidatorModel中每个文件夹的计算指标

CrossValidatorModel是Spark ML库中用于模型选择的一个类。它通过交叉验证来评估不同的模型参数组合，并选择最佳的模型。

要访问CrossValidatorModel中每个文件夹的计算指标，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：from pyspark.ml.tuning import CrossValidatorModel
2. 加载已经训练好的CrossValidatorModel模型：model = CrossValidatorModel.load("path_to_model")其中，"path_to_model"是模型保存的路径。
3. 获取每个文件夹的计算指标：metrics = model.avgMetrics这将返回一个包含每个文件夹的计算指标的列表。每个指标对应于交叉验证中的一个参数组合。
4. 遍历并访问每个文件夹的计算指标：for i, metric in enumerate(metrics): print("Folder", i+1, "metric:", metric)这将打印出每个文件夹的计算指标。

需要注意的是，以上代码示例是基于Python编写的，如果使用其他编程语言，可以根据相应的语法进行调整。

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