用spark对原始数据做特征处理，最后通过决策树分类，请问怎么导出通过输入原始数据做分类的模型？
环境：scala 2.11.11，spark2.4，pmml
步骤描述：最近看了阿里PAI的产品，想仿照写一个小的例子。我定义了多个object class，每个class完成一种数据处理功能，然后输出一个新的文件提供给下一个class作为输入，从而完成一连串的数据转换及特征提取工作，最后输出文件用于决策树分类训练，从而得到训练模型。
问题：请问我该如何导出最终训练完的模型？如何只在决策树class中导出pmml模型，那么此pmml模型是不是不包含前面的一串数据处理方法？如果我部署此pmml模型，那么调用的时候是不是不能直接传入源数据？
如下图所示，每一个节点都是一个object class，需求是导出可通过输入原始数据做分类的模型
本人机器学习小白，谢谢帮助
展开
收起
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
相关课程
更多
推荐问答
相关文章
相关电子书
更多
