Apache spark mleap中的葡萄酒分类模型

我使用mleap训练并保存了一个葡萄酒分类模型

注意：目前我正在使用mleap的TrueCar版本。计划很快更新它

现在，当我尝试启动服务器为该模型提供服务时，我成功地启动了服务器，但每当我尝试调用转换API时，它都无法工作，并抛出以下错误：

java.lang.Error: Field class does not exist

以下是请求json-

{ 
  "schema": {
    "fields": [{
      "name": "alcohol",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "malic_acid",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "ash",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "mg",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "phenols",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "alcalinity",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "flavaniods",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "nf_phenols",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "proanthocyanins",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "color_intensity",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "hue",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "diluted",
      "dataType": "double"
    }, {
      "name": "proline",
      "dataType": "double"
    }]
  },
  "rows": [[13.25, 4.87, 14.6, 109.1, 1.8, 2.05, 2.8, 0.4, 2.4, 7.6, 0.9, 2, 1176, 2]]
}

---

从逻辑上讲，类字段应该是响应的一部分，而不应该出现在请求数据中

可能有点晚了，但解决方案如下：

我猜您添加了将标签/类从原始数据集中的字符串或任何内容转换为管道中预期的双倍值的步骤。因此，管道要求类列必须存在于要使用它处理的数据帧中

---

只需从管道中删除该步骤，并在其外部执行即可。然后一切都会好起来-我希望.：-）

可能有点晚了，但解决方案如下：

我猜您添加了将标签/类从原始数据集中的字符串或任何内容转换为管道中预期的双倍值的步骤。因此，管道要求类列必须存在于要使用它处理的数据帧中

只需从管道中删除该步骤，并在其外部执行即可。然后一切都会好起来-我希望.：-）