Java的spark mllib2如何在加载RandomForestRegressionModel时设置参数

在Java的Spark MLlib中，可以通过设置`RandomForestRegressionModel.load()`方法的参数来加载模型时设置参数。具体来说，可以使用`org.apache.spark.ml.util.MLReader<T>`中的`load(String path, Configuration hadoopConf, boolean overwriteMetadata, boolean checkDataValidity)`方法来加载模型，并在其中设置参数。例如，以下代码展示了如何在加载`RandomForestRegressionModel`时设置`numTrees`参数：

Configuration hadoopConf = new Configuration();
hadoopConf.set("spark.hadoop.fs.s3a.access.key", "ACCESS_KEY");
hadoopConf.set("spark.hadoop.fs.s3a.secret.key", "SECRET_KEY");
hadoopConf.set("spark.hadoop.fs.s3a.endpoint", "S3_ENDPOINT");
String modelPath = "s3a://BUCKET_NAME/path/to/model";
RandomForestRegressionModel model = RandomForestRegressionModel.load(modelPath, hadoopConf).setNumTrees(10);

在上述代码中，我们使用`hadoopConf`参数设置了S3访问所需的凭证和终端节点，然后通过`RandomForestRegressionModel.load()`方法加载模型，并在其后调用`.setNumTrees(10)`方法设置了`numTrees`参数为10。