我不知道'；t在Python中使用Scikit Learn with MLeap成功保存（序列化）zip文件

我试过：

#Generate data
import pandas as pd 
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df["y"] = (df['a'] > 0.5).astype(int)
df.head()

from mleap.sklearn.ensemble.forest import RandomForestClassifier

forestModel = RandomForestClassifier()
forestModel.mlinit(input_features='a',
                   feature_names='a',
                           prediction_column='e_binary')


forestModel.fit(df[['a']], df[['y']])

forestModel.serialize_to_bundle("jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleaptestmodelforestpysparkzip", "randomforest.zip")

我得到了这个错误：

没有这样的文件或目录：'jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleaptestmodelforestpysparkzip/randomforest.zip.node'

我也试过了：

forestModel.serialize\u to\u bundle（“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleaptestmodelsforestpysparkzip/randomforest.zip”）

并得到一个错误，表示“model_name”属性丢失

你能帮我吗

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我添加了我尝试做的所有事情和得到的结果：

要压缩的管道：

一,

pipeline.序列化到捆绑包（“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip/model.json”

二,

pipeline.序列化到捆绑包（“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip/forest”

三,

pipeline.serialize\u to\u bundle（“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

创建“/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline_zip/1/model.zip/forest”

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip/forest”

四,

pipeline.serialize\u to\u bundle（“/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：'/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip/forest'

五,

pipeline.serialize\u to\u bundle（“/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

=>OSError:[Errno 95]操作不受支持-但保存某些内容

pipeline.serialize\u to\u bundle（“jar:dbfs:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：'jar:dbfs:/dbfs/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip/forest

七,

pipeline.serialize\u to\u bundle（“jar:dbfs:/FileStore/tables/lifttruck\u mleap/pipeline\u zip2/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“jar:dbfs:/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip/1/model.zip/forest”

八,

pipeline.serialize\u to\u bundle（“dbfs:/FileStore/tables/lifttruck\u mleap/pipeline\u zip2/1/model.zip”，model\u name=“forest”，init=True）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“dbfs:/FileStore/tables/mleap/pipeline\u zip2/1/model.zip/forest”

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要压缩的型号

forest.serialize\u to\u bundle（“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random\u forest\u zip/1/model.zip”，model\u name=“forest”）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random\u-forest\u-zip/1/model.zip/forest.node”

forest.serialize\u to\u bundle（“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random\u forest\u zip/1”，model\u name=“model.zip”）

=>FileNotFoundError:[Errno 2]没有这样的文件或目录：“jar:file:/dbfs/FileStore/tables/mleap/random\u forest\u zip/1/model.zip.node”

forest.serialize\u to\u bundle（“/dbfs/FileStore/tables/mleap/random\u forest\u zip/1”，model\u name=“model.zip”）

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=>不要保存拉链。改为保存一个捆绑包。

我发现了问题和解决方法

不再可能使用Databrick进行随机写入，如下所述：

一种解决方法是在本地文件系统中写入zip文件，然后将其复制到DBFS中。因此：

使用“init=True”在管道中序列化模型，并将其保存在本地目录中

使用“dbutils.fs.cp（源、目标）”将其复制到datalake

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dbutils.fs.cp（源、目标）

我找到了问题和解决方法

不再可能使用Databrick进行随机写入，如下所述：

一种解决方法是在本地文件系统中写入zip文件，然后将其复制到DBFS中。因此：

使用“init=True”在管道中序列化模型，并将其保存在本地目录中

使用“dbutils.fs.cp（源、目标）”将其复制到datalake

dbutils.fs.cp（源、目标）