按此处所述使用iforest：https://github.com/titicaca/spark-iforest
但是model.save（）抛出异常。
遵循提到的git页面上“ Python API”部分下提到的代码段。
从pyspark.ml.feature导入VectorAssembler
导入操作系统
导入临时文件
从pyspark_iforest.ml.iforest导入*
col_1：整数
col_2：整数
col_3：整数
汇编程序= VectorAssembler（inputCols = in_cols，outputCol =“ features”）
功能化= assembler.transform（df）
iforest = IForest（污染= 0.5，maxDepth = 2）
型号= iforest.fit（df）
model.save（“ model_path”）
例外：
scala.NotImplementedError：默认jsonEncode仅支持字符串，向量和矩阵。 org.apache.spark.ml.param.Param必须覆盖java.lang.Double的jsonEncode。
下面是执行“ model.transform（df）”后得到的输出数据帧。 model.save（）应该能够保存模型文件。
col_1：整数
col_2：整数
col_3：整数
特点：udt
异常得分：双
预测：双
最佳答案
我已经解决了这个问题。这是由不正确的参数类型引起的。您可以在master分支中签出最新代码，然后重试。
关于machine-learning - 无法使用pyspark保存pyspark iforest模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56791931/