是否可以在Spark 1.6中保存GBTClassifier？

Question

我已经在Spark 1.6中使用Pipeline抽象训练了一个GBTClassifier，我对如何保存它感到困惑。

如果我这样做：

GBTClassificationModel gbt = trainClassifierGBT(data);
Model Accuracy = 0.8306451612903226
Test Error = 0.16935483870967738
GradientBoostedTreesModel oldGBT = gbt.toOld();
oldGBT.save(jsc.sc(), "data/gbtModel");

我明白了：

java.lang.NullPointerException

如果我这样做：

PipelineModel pipeModel = pipeline.fit(training);
pipeline.save("data/gbtModel");

我明白了：

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: Pipeline write will fail on this Pipeline because it contains a stage which does not implement Writable. 

我将测试这个解决方案但是想知道它是否可以用另一种方式解决。 Spark ML Pipeline api save not working

Answer 1

至于现在（Spark 1.6.0 / 2.0.0 SNAPSHOT）是不可能的，因为GBTClassificationModel不是MLWritable而你尝试使用的toOld方法在{{{ 1}}

如果您想保存模特，您必须直接使用ML模型MLlib：

savable