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我有一个包含 VectorAssembler、StringIndexer 和 DecisionTreeClassifier 的 Spark ML 管道。使用这个管道，我能够成功地拟合模型并转换我的数据框。我想存储此模型以供将来使用，但我不断收到以下错误：
Pipeline write will fail on this Pipeline because it contains a stage which does not implement Writable.
Non-Writable stage: dtc_9c04161ed2d1 of type class org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassificationModel
我尝试过的：
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(assembler, labelIndexer, dt))
val model = pipeline.fit(dfIndexed)
model.write.overwrite().save("test/model/pipeline")
当我删除分类器（即 dt）时，这可以正常工作。有没有办法保存 DecisionTreeClassifier 模型？
我的数据包含一些索引分类值，我必须将它们映射回它们的原始形式（我知道这需要使用 IndexToString）。我正在使用 Spark 1.6。