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rf = RandomForestClassifier().setFeaturesCol("features").setLabelCol("label")
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, idf, rf])
model = pipeline.fit(training)
model.save(sc, '<path_to_save>')
Ich versuche, unter Verwendung der oben code.But die Modelldatei speichern einen unerwarteten Fehler bekommen -Fehler beim Speichern Random Forest Classifier Modell in Pyspark
TypeError: save() takes exactly 2 arguments (3 given)
ich diesen Fehler nicht verstehen. Ich übergebe nur 2 Argumente, aber immer noch diesen Fehler. Hat jemand eine Idee? Was mache ich hier falsch?
Warum verwirrt? Dies ist der richtige Weg, nach der [Docs] (http://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.classification.RandomForestClassificationModel.save). Außerdem beziehen Sie sich offensichtlich auf Spark ML und nicht auf MLlib (Tag bearbeitet). – desertnaut