spark mllib如何在加载模型时设置参数
时间: 2023-12-13 12:02:31 浏览: 28
在使用 Spark MLlib 加载模型时,可以通过 `MLReader.load` 方法加载模型,并且通过 `params` 参数设置加载模型的参数。具体的代码示例如下:
```scala
import org.apache.spark.ml.PipelineModel
import org.apache.spark.ml.util.MLReader
// 模型保存路径
val modelPath = "path/to/your/model"
// 加载模型,并设置参数
val model: PipelineModel = new MLReader[PipelineModel] {
override def load(path: String): PipelineModel = {
val metadata = readMetadata(path)
val model = new PipelineModel(metadata.uid, stages.map(_.read).toArray)
DefaultParamsReader.getAndSetParams(model, metadata)
model
}
}.load(modelPath, params)
```
其中,`params` 参数是一个 `Map[String, String]` 类型的参数,可以通过这个参数设置加载模型时的参数。例如,如果要设置加载模型时的决策树最大深度为 10,可以通过以下方式设置参数:
```scala
val params = Map("decisionTree.maxDepth" -> "10")
```
这样,在加载模型时就会使用设置的参数。注意,参数的命名需要与模型训练时使用的参数保持一致。