Question

如题，我使用iServer11.1.1对数据进行基于森林的分类训练

在设定完自变量和应变量后，运行了35秒左右返回分析失败，在log中发现以下错误：

java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Classifier inferred 242 from label values in column rfc_1e6aa7c7c16d__labelCol, but this exceeded the max numClasses (100) allowed to be inferred from values.  To avoid this error for labels with > 100 classes, specify numClasses explicitly in the metadata; this can be done by applying StringIndexer to the label column.

进行预测的结果总共有16种，分别是：

0.50
0.75
1.00
5
9
13
17
21
29
37
45
61
81
121
161
241

这个问题我把预测结果批量修改成1~16后才模型终于可以分析成功

请问基于森林的分类训练是否只能预测100以下的数字？

Answer 1

看报错提示是此意思，16种的类别值，把超过100的都调为100以内就可以正常对吧。

Comments

对的。

也就是说这是式样？

---

是的，可以这样理解

---

好的，了解了。

我还想请问一下，我们的机器学习功能，选择解释字段（自变量）时，是否能选择字符型的变量，还是只能选择数字型的

---

支持string类型的字段。

---

感谢解答

---

您好，我用string字段尝试进行模型的训练，但是失败了。报错内容如下

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 1894.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 1894.0 (TID 14422) (SMJ-DEV.supermapjp.local executor driver): org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function (VectorAssembler$$Lambda$3033/0x000000080162f040: (struct<二次メッシュと地形:double,四次メッシュと地形:double,一次メッシュ地形:double,地形と標高:double,五次メッシュと地形:double,三次メッシュと地形:double>) => struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>)

看起来他默认想把这些string字段转换成double然后报错了，这也是iServer机器学习的式样吗

---

和研发确认了，文档手册写的string类型是指参数字段名称是string，但实际要求字段的值要double类型。

---

了解了，感谢解答