pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'requirement failed: DecisionTree requires maxBins (= 32) to be at least as large as the number of values in each categorical feature, but categorical feature 0 has 385 values. Considering remove this and other categorical features with a large number of values, or add more training examples.'怎么改正
时间: 2024-03-14 13:47:09 浏览: 31
这个错误提示是因为 `DecisionTreeRegressor` 模型的 `maxBins` 参数默认值为 32,而你的数据集中某些类别型特征的取值数量大于 32,因此需要调整 `maxBins` 参数的值。
你可以尝试将 `maxBins` 参数的值设置为较大的值,例如 512,以匹配数据集中较大的类别型特征的取值数量。修改代码如下:
```python
from pyspark.ml.regression import DecisionTreeRegressor
# 创建 DecisionTreeRegressor 模型
dt = DecisionTreeRegressor(featuresCol="features", labelCol="avgPrice", maxBins=512)
# 训练模型
model = dt.fit(trainingData)
```
另外一种解决方法是删除数据集中的某些类别型特征,或者将它们转换为数值型特征,以减少 `maxBins` 参数的值。例如,可以使用 `StringIndexer` 将类别型特征转换为数值型特征。修改代码如下:
```python
from pyspark.ml.feature import StringIndexer
# 转换类别型特征
indexers = [StringIndexer(inputCol=col, outputCol=col+"_index") for col in ["proname", "type", "market"]]
assembler = VectorAssembler(inputCols=["proname_index", "type_index", "market_index", "maxPrice", "minPrice"], outputCol="features")
data = Pipeline(stages=indexers+[assembler]).fit(data).transform(data)
# 创建 DecisionTreeRegressor 模型
dt = DecisionTreeRegressor(featuresCol="features", labelCol="avgPrice")
# 训练模型
model = dt.fit(trainingData)
```
需要注意的是,如果你删除了某些类别型特征,可能会影响模型的预测性能。因此,在删除特征之前,你应该对其进行仔细的分析和评估。
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