Machine learning 我可以用apache spark支持向量机进行多类分类吗？

当我尝试Apache Spark SVM解决多类分类问题时，我得到了以下错误。有人能告诉我是否有一种方法可以使用ApacheSpark 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)

---

并非每个ML算法都能立即处理多类问题。如果是这样的话，你可以随时使用策略。Wiki文章解释了哪些算法对多类具有“自然”扩展

如果您检查，您会注意到在binary下面提到了SVM。SVM算法需要扩展以处理多个类，显然它可能无法在MLlib中实现（从文档判断）。你可以用上面提到的OvR策略来解决这个问题，但是你的表现不会很出色。多层感知器是一个有趣的选择，因为它还可以提供属于给定类的概率