我正在尝试使用Apache Spark MLlib实现文档分类器，我遇到了一些代表数据的问题 . 我的代码如下：
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.ml.feature.Tokenizer
import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
import org.apache.spark.ml.feature.IDF
val sql = new SQLContext(sc)
// Load raw data from a TSV file
val raw = sc.textFile("data.tsv").map(_.split("\t").toSeq)
// Convert the RDD to a dataframe
val schema = StructType(List(StructField("class", StringType), StructField("content", StringType)))
val dataframe = sql.createDataFrame(raw.map(row => Row(row(0), row(1))), schema)
// Tokenize
val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("content").setOutputCol("tokens")
val tokenized = tokenizer.transform(dataframe)
// TF-IDF
val htf = new HashingTF().setInputCol("tokens").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(500)
val tf = htf.transform(tokenized)
tf.cache
val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(tf)
val tfidf = idfModel.transform(tf)
// Create labeled points
val labeled = tfidf.map(row => LabeledPoint(row.getDouble(0), row.get(4)))
我需要使用数据帧来生成令牌并创建TF-IDF功能 . 当我尝试将此数据帧转换为RDD [LabeledPoint]时出现问题 . 我映射数据帧行，但Row的get方法返回Any类型，而不是数据帧架构（Vector）上定义的类型 . 因此，我无法构建我需要训练ML模型的RDD .
在计算TF-IDF后获得RDD [LabeledPoint]的最佳选择是什么？
2 回答
铸造物体对我有用 .
尝试：
你需要使用
getAs[T](i: Int): T