Machine learning 利用Pyspark训练非线性SVC模型

是否有任何方法可以使用Pyspark来训练非线性SVC模型？ 我试过：

 from sklearn.svm import SVC
 svc = SVC(kernel="rbf", random_state=0, gamma=1, C=1)
 model = svc.fit(features, target)

（功能和目标是转换为列表的两个数据帧）。

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问题是，我想使用Pyspark中的一个组件进行训练，以加快我的训练速度非线性SVC在今天的Pyspark中不可用，具体如下： 如果您查看Spark社区一名成员的最后评论：

Spark中支持向量机的非线性内核非常适合。主要障碍是： 核化支持向量机训练难以分布。天真的方法需要大量的沟通。为了将这个特性引入Spark，我们需要做适当的背景研究，并写出一个好的设计。 可以说，其他ML算法的需求更大，仍然需要改进（截至本评论发表之日）。树乐队是我心目中最重要的