pyspark.ml.regression.RandomForestRegressor как прогнозировать непрерывные переменные?

Question

Проблема: предсказания pyspark.ml.regression.RandomForestRegressor по умолчанию являются дискретными выходными данными, соответствующими листу, который лучше соответствует входным данным.Он не интерполирует между двумя ближайшими листьями, что является моим желаемым поведением.

Вопрос: Как настроить pyspark.ml.regression.RandomForestRegressor для интерполяции выходных данных?

Я не могу найти такую ​​опцию здесь: class pyspark.ml.regression.RandomForestRegressor

Воспроизведение проблемы: следуйте этому уроку: MLlib: Основное руководство

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor
from pyspark.ml.feature import VectorIndexer
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

# Load and parse the data file, converting it to a DataFrame.
data = spark.read.format("libsvm").load("/FileStore/tables/sample_libsvm_data.txt")

# Automatically identify categorical features, and index them.
# Set maxCategories so features with > 4 distinct values are treated as continuous.
featureIndexer =\
    VectorIndexer(inputCol="features", outputCol="indexedFeatures", maxCategories=4).fit(data)

# Split the data into training and test sets (30% held out for testing)
(trainingData, testData) = data.randomSplit([0.7, 0.3])

# Train a RandomForest model.
rf = RandomForestRegressor(featuresCol="indexedFeatures")

# Chain indexer and forest in a Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[featureIndexer, rf])

# Train model.  This also runs the indexer.
model = pipeline.fit(trainingData)

# Make predictions.
predictions = model.transform(testData)

# Select example rows to display.
predictions.select("prediction", "label", "features").show(10)

ВЫХОД

+----------+-----+--------------------+
|prediction|label|            features|
+----------+-----+--------------------+
|       0.0|  0.0|(692,[95,96,97,12...|
|       0.0|  0.0|(692,[121,122,123...|
|       0.0|  0.0|(692,[122,123,148...|
|       0.0|  0.0|(692,[124,125,126...|
|       0.0|  0.0|(692,[124,125,126...|
|       0.0|  0.0|(692,[124,125,126...|
|       0.0|  0.0|(692,[124,125,126...|
|       0.2|  0.0|(692,[125,126,127...|
|      0.05|  0.0|(692,[126,127,128...|
|      0.05|  0.0|(692,[127,128,129...|
+----------+-----+--------------------+