spark机器学习库mlib编程实践遇到的问题

Question

请问各位大家 ，初学spark，在按照林子雨版教材的实验步骤操作过程中，出现这样子的报错，是哪里出了问题

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

问题总结： 在使用Spark MLlib进行机器学习时，遇到了FAILED_EXECUTE_UDF错误，主要原因是出现了未见过的标签（unseen label）并且handleInvalid参数没有被设置。

解决方案：

1. 理解问题：

   • Spark MLlib在处理数据时，如果遇到模型中没有训练过的标签，会抛出Unseen label异常。
   • handleInvalid参数用于处理未见过的标签，可以设置为keep，使其保留为一个新的类别，或者error，默认情况下会抛出异常。

2. 解决方法：

   • 在使用StringIndexer转换标签时，确保标签集已经包含所有可能出现的值。如果可能有新的值出现，需要先处理或添加到标签集中。
   • 设置StringIndexer的handleInvalid参数，例如：

     val stringIndexer = new StringIndexer()
       .setInputCol("yourInputColumn")
       .setOutputCol("indexedLabel")
       .setHandleInvalid("keep") // 或者 "error"，具体根据需求选择
     

   • 如果你的数据集中可能会有新的值，建议在转换前先预处理数据，确保所有可能的值都被包含在内。

3. 重新运行代码：

   • 使用更新后的StringIndexer实例替换原来的，然后继续执行后续的机器学习流程。

4. 检查其他异常：

   • 如果问题仍然存在，检查其他可能的错误，如数据格式不正确、缺失值处理不当等。

5. 调试和日志：

   • 查看Spark的错误日志以获取更详细的错误信息，这有助于进一步定位问题。

// 示例代码片段，展示了如何设置handleInvalid参数
val labelIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("prediction")
  .setOutputCol("indexedLabel")
  .setHandleInvalid("keep") // 设置为处理未知值

记得在每次更改后重新运行lrPipelineModel.fit(result)，直到问题解决。