当我尝试使用Apache Spark SVM解决多类分类问题时，遇到了以下错误。有人能解释一下是否有办法使用Apache Spark MLlib进行SVM多类分类吗？

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Input validation failed.    at org.apache.spark.mllib.regression.GeneralizedLinearAlgorithm.run(GeneralizedLinearAlgorithm.scala:251)    at org.apache.spark.mllib.regression.GeneralizedLinearAlgorithm.run(GeneralizedLinearAlgorithm.scala:229)    at org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD$.train(SVM.scala:219)    at org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD$.train(SVM.scala:255)    at org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD.train(SVM.scala)    at SVMClass.main(SVMClass.java:31)    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)    at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:144)

回答：

并非所有机器学习算法都能直接处理多类问题。如果是这种情况，你总是可以使用一对多策略。维基百科文章解释了哪些算法具有“自然”的多类扩展能力。

如果你查看Spark文档，你会注意到SVM被列在二元分类下。SVM算法需要扩展才能处理多个类别，显然在MLlib中可能尚未实现（从文档中判断）。你可以通过提到的OvR策略来解决这个问题，但性能可能不会非常出色。多层感知器是一个有趣的替代方案，因为它也可以提供属于给定类的概率。