我正在尝试基于日志文件构建决策树。某些特征集很大，包含数千个唯一值。我试图在Java中使用新的管道和数据框惯用法。我为每个分类特征列构建了几个StringIndexer管道阶段。然后我使用VectorAssembler创建一个特征向量。在VectorAssembler阶段之后，结果数据框看起来对我来说非常完美。我的管道大致如下所示：

StringIndexer-> StringIndexer-> StringIndexer->VectorAssembler->DecisionTreeClassifier

然而，我收到了以下错误：

决策树要求maxBins（= 32）至少要大于或等于每个分类特征的值数，但分类特征5有49个值。考虑移除这个及其他具有大量值的分类特征，或者添加更多训练示例。

我可以通过使用Normalizer来解决这个问题，但这样生成的决策树对于我的需求来说是不可用的，因为我需要生成具有原始特征值的DSL决策树。我无法手动设置maxBins，因为整个管道是同时执行的。我希望结果决策树具有StringIndexer生成的值（例如，特征5 <= 132）。另外，虽然不太重要，但我希望能够为特征指定自己的名称（例如，不是‘特征5’，而是‘域名’）。

回答：

决策树算法使用单个maxBins值来决定进行的分割数。默认值是（=32）。maxBins应该大于或等于分类特征的最大类别数。由于你的特征5有49个不同的值，你需要将maxBins增加到49或更高。

决策树算法有几个超参数，通过调整这些参数以适应你的数据可以提高准确性。你可以使用Spark的交叉验证框架来进行这种调整，该框架会自动测试超参数的网格并选择最佳的组合。

以下是Python中测试3个maxBins值[49, 52, 55]的示例

dt = DecisionTreeClassifier(maxDepth=2, labelCol="indexed")paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(dt.maxBins, [49, 52, 55]).addGrid(dt.maxDepth, [4, 6, 8]).addGrid(rf.impurity, ["entropy", "gini"]).build()pipeline = Pipeline(stages=[labelIndexer, typeIndexer, assembler, dt])