Сохраненная модель: LinearRegression не работает

Question

Я использую версию Azure и Spark '2.1.1.2.6.2.3-1

Я сохранил свою модель, используя следующую команду:

def fit_LR(training,testing,adl_root_path,location,modelName):
    training.cache()
    lr = LinearRegression(featuresCol = 'features',labelCol = 'ZZ_TIME',solver="auto",maxIter=100)
    lr_model = lr.fit(training)
    testing.cache()

    lr_outpath = adl_root_path + "Model/Sprint6Results/RUN/" + str(location) + str(modelName)

    lr_model_save = lr.write().overwrite().save(lr_outpath)

Когда я попытался использовать модель и перезагрузил ее

saved_model_path = adl_root_path + "Model/Sprint6Results/RUN/" + str(location) + str(modelName)
reloaded_model = LinearRegression.load(saved_model_path)
testing.cache()
reloaded_model.transform

Я получаю следующую ошибку:

'LinearRegression' object has no attribute 'transform'
Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'LinearRegression' object has no attribute 'transform'

Все примеры, которые я нашел, как будто говорили мне, что я должен иметь возможность предсказывать, используя эти новые данные из сохраненной модели, но мне, кажется, не хватает шага ..

Answer 1

Произошла ошибка. Я должен сохранять соответствие модели, а не только функцию LinearRegression

lr_model_save = lr_model.write().overwrite().save(lr_outpath)