Scalaが保存したモデルを読み込むことはできますか？

Question

私はデータアナリストです。私はモデル（例えばランダムフォレスト）を訓練したいと思っています。このモデルはScalaで保存して読み込むことができます。 ScalaとRの両方がマシン学習にMLlibを使用しているので、Scalaは訓練され、SparkRに保存されたモデルをロードできますか？

私はそれは互換性がありませんでしたという記事が見つかりました： https://databricks.com/blog/2016/05/31/apache-spark-2-0-preview-machine-learning-model-persistence.html

をしかし、それはほぼ一年前に書かれました。 SparkRの最新の、開発バージョンであっても、このモデルの相互互換性をサポートしていますか？

Answer 1

コード：詳細について

スパークに

val model = pipeline.fit(training) 

// Now we can optionally save the fitted pipeline to disk 
model.write.overwrite().save("/tmp/spark-logistic-regression-model") 

// We can also save this unfit pipeline to disk 
pipeline.write.overwrite().save("/tmp/unfit-lr-model") 

// And load it back in during production 
val sameModel = PipelineModel.load("/tmp/spark-logistic-regression-model") 

をモデルを保存し、ロードしたいと考えていますこのことができます

https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html#example-pipeline

を参照してください!!! ...