spark2 加载随机森林模型时如何指定压缩算法

在Spark2中加载随机森林模型时，可以使用`MLReader`类的`load`方法，同时指定压缩算法。具体的示例代码如下所示：

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel
import org.apache.spark.ml.util.MLReader
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

val reader: MLReader[RandomForestClassificationModel] = new RandomForestClassificationModel().reader
val model = reader.load(modelPath, new GzipCodec())

在上述代码中，我们使用`RandomForestClassificationModel`类加载随机森林模型，同时指定了`GzipCodec`压缩算法。如果需要使用其他压缩算法，只需将`GzipCodec`替换为其他压缩算法即可。

需要注意的是，如果在训练随机森林模型时使用了压缩算法，那么在加载模型时也需要指定相同的压缩算法。否则，可能会导致模型加载失败。