如何修复Spark（Scala）中的“ java.lang.Integer无法转换为java.lang.Double”错误？

Question

我有一个2列（1个整数和1个双精度）数据框“ fit_comparison”，其中包含预测值和线性回归结果。

我已使用以下代码获取回归指标：

val rm = new RegressionMetrics(
  fit_comparison.rdd.map(x =>
  (x(0).asInstanceOf[Double], x(1).asInstanceOf[Double])))

当我尝试获取如下所示的特定回归指标时，出现“ java.lang.Integer不能为java.lang.Double的情况”错误。

println("MSE: " + rm.meanSquaredError)

我首先必须将“ fit_comparison”的第一列转换为双精度吗？

感谢您的帮助，

Answer 1

您可以尝试以下方法：

val rm = new RegressionMetrics
(fit_comparison.rdd.map(x =>
   (x(0).asInstanceOf[Int].toDouble, 
    x(1).asInstanceOf[Int].toDouble)))