我正在尝试使用MMLSpark的Lime包为Scala解释我的XGboost模型的预测结果。

这是我第一次使用LIME库，我能够对数据集执行拟合操作，但在尝试执行转换操作时，程序因异常而停止，

Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector cannot be cast to org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector

我有大约200个特征，其中许多特征的值为零。

回答：

您可能使用了VectorAssembler来创建特征向量列。如果您的特征集中有大量零值，转换函数会输出一个稀疏向量以节省计算空间。这会导致LIME出现错误。

关于VectorAssembler输出的更多信息 – Spark ML VectorAssembler returns strange output

解决方案是将列转换回密集向量，以便mmlspark LIME能够解释。

import org.apache.spark.sql.functions.udfimport org.apache.spark.ml.linalg.Vectorval asDense = udf((v: Vector) => v.toDense)featuresDF.withColumn("features", asDense(col("features")))

然后您就可以拟合您的模型了。