我在尝试使用DecisionTreeClassifier.train()时，出现了以下错误报告：

错误：(218, 41) 在org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier类中无法访问train方法，因为封闭对象FeatureSelection在core包中不是classification包中定义目标的DecisionTreeClassifier类的子类，无法访问受保护的方法train val dt = decisionTreeClassifier.train(trainRdd)

报告指出我的对象FeatureSelection不是classification包的子类，因此无法调用该包的受保护方法。但实际上，官方文档中train()是一个公共类型的函数。

环境：Scala 2.10.6 Spark 2.10:1.6.1 jdk 1.8

附上代码如下：

import org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifierobject FeatureSelection {  def selectFeatureGreedyDTNoLimit(){    val selectfeature=ArrayBuffer[String]()    val selectsize=selectfeature.size    val tempfeature=selectfeature++ArrayBuffer(line)    val vectorDF = new VectorAssembler()      .setInputCols(tempfeature.toArray)      .setOutputCol("features")      .transform(tempdf)      .select("label", "features")    val Array(trainRdd, testRdd) =      vectorDF      .rdd      .map(row =>  LabeledPoint(Common.any2Double(row.get(0)).get, row.getAs[Vector](1)))      .randomSplit(Array(0.5, 0.5), 0L)    val numClasses = 2    val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()    val dt = decisionTreeClassifier.train(trainRdd, categoricalFeaturesInfo, numClasses)  }}

希望有人能帮助我解决这个问题。

回答：

您应该使用方法fit。

train是一个内部函数，这就是它被保护的原因。