我在scala Spark中训练了一个LDA模型。 val lda = new LDA().setK(k).setMaxIter(iter).setFeaturesCol(colnames).fit(data)
lda.save(path)
我检查了我保存的模型,它包含两个文件夹:元数据和数据。 然而,当我尝试这种模式加载到PySpark,我得到了一个错误说: model = LDAMod
在随机森林的Mllib版本中,有可能使用参数categoricalFeaturesInfo 指定具有名义特征(数值但仍为分类变量)的列什么是ML随机森林?在用户指南there is an example使用VectorIndexer的类别特征转换矢量为好,但它的写有“自动识别类别特征,并对其进行索引” In the other discussion of the same problem我发现数值
我计算TF和IDF: import argparse
from os import system
### args parsing
parser = argparse.ArgumentParser(description='runs TF/IDF on a directory of
text docs')
parser.add_argument("-i","--input", help
如何将一组任意列转换为Mllib矢量? 基本上,我有我的DataFrame的第一列有一个固定的名称,然后是一些任意命名的列,每个列中都有Double值。 像这样: name | a | b | c |
val1 | 0.0 | 1.0 | 1.0 |
val2 | 2.0 | 1.0 | 5.0 |
可以是任何数量的列。我需要获得以下数据集: final case class Values
我组合了两个具有不同行数的数据帧。使用cbind.na功能组合qpcR库组合两个数据帧。它显示了在我的本地机器中正确使用spark_apply功能的结果。但是,在集群模式下,它显示如下错误。 注意:单个数据框显示集群和本地的结果。 Error : Error: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Ta