pyspark执行uracy = evaluator.evaluate(lrPredictions)时报错ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 31.0 (TID 49)2]org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function (StringIndexerModel$$Lambda$3375/341955886: (string) => double) at org.apache.spark.sql.errors.QueryExecutionErrors$.failedExecuteUserDefinedFunctionError(QueryExecutionErrors.scala:190) at org.apache.spark.sql.errors.QueryExecutionErrors.failedExecuteUserDefinedFunctionError(QueryExecutionErrors.scala) at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)怎么解决

这个错误可能是因为在执行 `StringIndexerModel` 模型时出现了问题，导致无法执行用户定义的函数。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查数据集中是否有非法值或缺失值，这可能导致 `StringIndexerModel` 无法处理数据。

2. 确保 `StringIndexerModel` 的输入列与数据集中的列匹配。

3. 尝试使用其他的分类模型，例如决策树或随机森林。

4. 尝试更新 Spark 版本或者降低 Spark 版本，因为有些版本的 Spark 会有一些已知的问题。

如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试从 Spark 官方文档或者论坛中查找更多关于这个问题的信息。

相关问题

from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataPrediction").getOrCreate() # 加载数据 data = spark.read.csv("graduate.csv", header=True, inferSchema=True) # 对分类变量进行索引 gender_indexer = StringIndexer(inputCol="sex", outputCol="gender_index") major_indexer = StringIndexer(inputCol="major", outputCol="major_index") hobby_indexer = StringIndexer(inputCol="hobby", outputCol="hobby_index") # 将所有特征列合并成一个向量 assembler = VectorAssembler(inputCols=["gender_index", "major_index", "hobby_index", "salary"], outputCol="features") # 划分数据集为训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123) # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="grade") # 训练模型 model = lr.fit(train_data) # 在测试集上进行预测 predictions = model.transform(test_data) # 评估模型 evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="grade", predictionCol="prediction", metricName="rmse") rmse = evaluator.evaluate(predictions) print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse) 该段代码为什么会出现pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Field "features" does not exist.\nAvailable fields: id, grade, sex, major, salary, hobby'错误

这个错误可能是由于 `VectorAssembler` 没有成功创建 `features` 列导致的。你可以检查以下几个可能的原因：

1. `VectorAssembler` 中输入列的名称是否与数据集中的列名匹配。请确保输入列的名称和数据集中的列名完全匹配，包括大小写和空格。

2. 在创建 `VectorAssembler` 后，是否有对数据集进行缺失值处理。如果数据集中有缺失值，则会导致无法创建 `features` 列。

3. `train_data` 和 `test_data` 中是否存在 `features` 列。请确保在划分数据集时，使用了正确的数据集和列名。

你可以逐一排除以上原因，以确定是哪个问题导致了该错误。

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\problem.py", line 285, in _format_dict v = v.reshape(shape[name]) ValueError: cannot reshape array of size 23800 into shape (200,114) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\demo\nsga3_pymoo_check.py", line 568, in <module> X, F = getPlotData("checkpoints/checkpoint_NSGA2_"+str(n)) File "E:\demo\nsga3_pymoo_check.py", line 551, in getPlotData res = minimize(problem, File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\optimize.py", line 67, in minimize res = algorithm.run() File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\algorithm.py", line 141, in run self.next() File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\algorithm.py", line 161, in next self.evaluator.eval(self.problem, infills, algorithm=self) File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\evaluator.py", line 69, in eval self._eval(problem, pop[I], evaluate_values_of, **kwargs) File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\evaluator.py", line 90, in _eval out = problem.evaluate(X, return_values_of=evaluate_values_of, return_as_dictionary=True, **kwargs) File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\problem.py", line 187, in evaluate _out = self.do(X, return_values_of, *args, **kwargs) File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\problem.py", line 232, in do out = self._format_dict(out, len(X), return_values_of) File "E:\pycharm2018\lib\site-packages\pymoo\core\problem.py", line 287, in _format_dict raise Exception( Exception: ('Problem Error: G can not be set, expected shape (200, 114) but provided (200, 119)', ValueError('cannot reshape array of size 23800 into shape (200,114)')) 是什么意思

这个错误提示说明在你的代码中出现了一个异常。具体来说，问题出在 `pymoo` 库的 `problem.py` 文件的第 285 行，代码尝试对一个大小为 23800 的数组进行重新塑形，但指定的目标形状为 (200, 114)。

根据错误提示，你提供的数据维度与期望的维度不匹配，因此无法进行重新塑形操作。你需要检查你的代码，确保提供的数据与期望的维度一致。

这个错误可能是由于数据的尺寸错误、索引计算错误或者其他相关问题引起的。你可以检查以下几个方面来解决这个问题：

1. 检查数据维度：确认你传递给 `pymoo` 库的数据维度是正确的，特别是与期望的维度匹配。
2. 检查索引计算：如果你在代码中使用了索引计算，例如使用 `get1DIndexBy3DIndex()` 函数，请确保索引计算是正确的，不会导致数组越界或维度不匹配。
3. 检查数据处理过程：检查你对数据进行处理的过程，确保没有错误地改变了数据的尺寸或形状。

如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可以帮助你更具体地解决这个问题。