将 Scala 映射转换为 Python for Spark答案

【问题标题】：Converting a Scala map into Python for Spark将 Scala 映射转换为 Python for Spark
【发布时间】：2016-06-06 00:10:57
【问题描述】：

作为随机森林示例的一部分：

这里有一些上下文

val forest = RandomForest.trainClassifier(
  trainData, 7, Map(10 -> 4, 11 -> 40), 20,
  "auto", "entropy", 30, 300)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这本质上相当于 Python 字典

所以

Map(10 -> 4, 11 -> 40)

变成

categoricalFeaturesInfo={10: 4, 11: 40}

【讨论】：

我不确定是否代表这样的随机森林：model = RandomForest.trainClassifier(trainingData, numClasses=7, {10: 4, 11: 40}, numTrees=20, featureSubsetStrategy="auto", impurity='entropy', maxDepth=30, maxBins=300) 错误提示：SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg
既然你要命名你的参数，你还需要指定这个参数的名称，上面已编辑
谢谢@Nick。至少不会出错，但是我仍然不确定 10->4 和 11->40 是什么，并且代码进入无限循环，因为我认为我无法解析数据。
对不起，我认为这个问题与地图有关。这旨在将您的分类变量映射到类别数量。不在此地图/字典中的任何内容都将被视为连续变量。所以这表明索引 10 处的变量有 4 个不同的值，而索引 11 处的特征有 40。