Kann Dataframe nicht in markierten Punkt konvertieren

Question

Mein Programm verwendet Spark.ML, ich benutze logistische Regression auf Datenrahmen. Ich möchte aber auch LogisticRegressionWithLBFGS verwenden, um meinen Datenrahmen in LabeledPoint zu konvertieren.

Der folgende Code gibt mir einen Fehler

val model = new LogisticRegressionWithLBFGS().run(dff3.rdd.map(row=>LabeledPoint(row.getAs[Double]("label"),org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector.fromML(row.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector]("features"))))) 

Fehler:

org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector cannot be cast to org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector 

Also änderte ich sparsevector zu DenseVector, aber es funktioniert nicht:

org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector cannot be cast to org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector 

Answer 1

Haben Sie versucht, stattdessen org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors.fromML zu verwenden?

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