XGBoost-4j-Spark的预测/转换方法中的XGBoost pred_contribs功能

Question

我有一个Python代码，使用XGBoost预测Pandas数据帧。这是我的代码。

  feature_importance = model.predict(xgb.DMatrix(df[[i for i in
  cols]],df['res'],missing=np.nan),**pred_contribs=True**)

我正在尝试使用XGBoost 4j- Spark库在Spark中重写它 但是我无法在转换或预测方法中找到pred_contribs标志。我也无法在XGBoost的Spark Wrapper中找到单独的方法-XGBRegressor / XGBClassifier。

我只想运行预测方法，但要以分布式方式运行。 有人可以帮我吗？

我能够在Booster类中找到该方法，但是不知道如何在spark数据帧上使用该方法，因为它期望DMatrix，并且我不想在一台机器上创建DMatrix。