AttributeError: у объекта «PipelineModel» нет атрибута «fitMultiple» - PullRequest
0 голосов
/ 16 апреля 2020

Я пытаюсь настроить модель случайного леса, используя pyspark, CrossValidator и BinaryClassificationEvaluator, CrossValidator, но при этом я получаю сообщение об ошибке. Вот мой код.

from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml import Pipeline

# Create a spark RandomForestClassifier using all default parameters.
# Create a training, and testing df
training_df, testing_df = raw_data_df.randomSplit([0.6, 0.4])

# build a pipeline for analysis
va = VectorAssembler().setInputCols(training_df.columns[0:110:]).setOutputCol('features')

# featuresCol="features"
rf = RandomForestClassifier(labelCol="quality")

# Train the model and calculate the AUC using a BinaryClassificationEvaluator
rf_pipeline = Pipeline(stages=[va, rf]).fit(training_df)

bce = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="quality")

# Check AUC before tuning
bce.evaluate(rf_pipeline.transform(testing_df))


from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder

paramGrid = ParamGridBuilder().build()

crossValidator = CrossValidator(estimator=rf_pipeline, 
                          estimatorParamMaps=paramGrid, 
                          evaluator=bce, 
                          numFolds=3)

model = crossValidator.fit(training_df)

Выдает эту ошибку:

AttributeError: 'PipelineModel' object has no attribute 'fitMultiple'

Как мне исправить эту проблему?

...