found:org.apache.spark.sql.Dataset[(Double,Double)]required:org.apache.spark.rdd.RDD[(Double,Double)]我收到以下错误123 found :org.apache.spark.sql.Dataset[(Double,Double)] required:org.apache.spark.rdd.RDD[(Double,Double)] valtestMetrics=newBinaryClassificationMetrics(testScoreAndLabel)关于以下代码：1234valtestS
Howtoefficientlygroupeverykrowsinsparkdataset?我创建了一个sparkDataset[Row]，Row是Row(x:Vector)。x这里是一个1xp向量。是否可以1)每k行分组2)将这些行连接成一个kxp矩阵-mX即，将Dateset[Row(Vector)]更改为Dateset[Row(Matrix)]？这是我目前的解决方案，将此Dataset[Row]转换为RDD，并使用zipWithIndex和aggregateByKey连接每k行。123valdataRDD=data_df.rdd.zipWithIndex .map{ case(line
Howtoefficientlygroupeverykrowsinsparkdataset?我创建了一个sparkDataset[Row]，Row是Row(x:Vector)。x这里是一个1xp向量。是否可以1)每k行分组2)将这些行连接成一个kxp矩阵-mX即，将Dateset[Row(Vector)]更改为Dateset[Row(Matrix)]？这是我目前的解决方案，将此Dataset[Row]转换为RDD，并使用zipWithIndex和aggregateByKey连接每k行。123valdataRDD=data_df.rdd.zipWithIndex .map{ case(line
(文章目录)一、数据集数据集介绍Adult数据集是一个经典的数据挖掘项目的的数据集，该数据从美国1994年人口普查数据库中抽取而来，因此也称作“人口普查收入”数据集，共包含48842条记录，年收入大于50k$的占比23.93%年收入小于50k$的占比76.07%，数据集已经划分为训练数据32561条和测试数据16281条。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包括年龄、工种、学历、职业等14类重要信息，其中有8类属于类别离散型变量，另外6类属于数值连续型变量。该数据集是一个分类数据集，用来预测年收入是否超过50k$。下载地址点这里数据集预处理及分析因为是csv数据，所以主要采用pan
(文章目录)一、数据集数据集介绍Adult数据集是一个经典的数据挖掘项目的的数据集，该数据从美国1994年人口普查数据库中抽取而来，因此也称作“人口普查收入”数据集，共包含48842条记录，年收入大于50k$的占比23.93%年收入小于50k$的占比76.07%，数据集已经划分为训练数据32561条和测试数据16281条。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包括年龄、工种、学历、职业等14类重要信息，其中有8类属于类别离散型变量，另外6类属于数值连续型变量。该数据集是一个分类数据集，用来预测年收入是否超过50k$。下载地址点这里数据集预处理及分析因为是csv数据，所以主要采用pan
