PySpark：保存机器学习模型

Question

请问有没有人可以给出一个在pySpark中保存机器学习模型的示例？

对于

ml.classification.LogisticRegressionModel

我会尝试使用以下内容：

我尝试使用以下内容：

model.save("path")

但是似乎没有起作用。

- ml_0x

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你遇到了什么错误？提供更多细节（堆栈跟踪和代码）可能会有所帮助。 - vkuo

它只是说找不到同名的方法（顺便说一下，我正在使用Spark 1.6.1） - ml_0x

可能是保存机器学习模型以备将来使用的重复问题。 - Alberto Bonsanto

我正在运行v2.2.0版本，但是遇到了AttributeError: 'RandomForestRegressor'对象没有'save'属性的问题。谷歌无法帮助我解决这个问题。所有文档都表明这应该可以工作。 - ericgtaylor

Answer 1

如果我正确理解你的问题，那么你的方法签名是不正确的。

根据文档，你还需要传入你的spark上下文。

文档: https://spark.apache.org/docs/1.6.1/api/python/pyspark.mllib.html?highlight=save#pyspark.mllib.classification.LogisticRegressionModel.save

- vkuo

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但这属于mllib。ml是否继承了这些函数？无论如何，这听起来是合理的，因为我没有使用spark context（sc）。谢谢！ - ml_0x

这个问题最好在https://dev59.com/PV0a5IYBdhLWcg3whJDW中得到解答，但是你的方法应该是一样的。如果这个方法有效，请接受这个答案作为正确的答案！ - vkuo

明天我会试一下，因为现在我没有访问pyspark的权限。非常感谢！ - ml_0x

Answer 2

在 Spark 2.3.0 中，如果您正在使用 ML：

model.save("path")

参考: Spark ML模型.save

(我刚刚运行了LogisticRegression并保存了它。)

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但如果您正在使用mllib，则可以像其他答案建议的那样使用：

save(sc, path)

参考：Spark MLLib模型.save

- Ani Menon