火花ML決策樹如何處理迴歸問題的連續特徵

我有混合的分類和連續功能。我已經索引的所有我的分類變量和我用VectorAssembler創建一個功能列火花ML決策樹如何處理迴歸問題的連續特徵

 StringIndexerModel indexer = new StringIndexer() 
        .setInputCol("categorical") 
        .setOutputCol("categoricalIdx1") 
        .setHandleInvalid("skip").fit(data); 
     VectorAssembler assembler = new VectorAssembler() 
        .setInputCols(new String[]{"categoricalIdx1","continuous"}) 
        .setOutputCol("features"); 

     DecisionTreeRegressor dt = new DecisionTreeRegressor() 
             .setMaxBins(40) 
             .setMaxDepth(10) 
             .setFeaturesCol("features") 
             .setLabelCol("commission") 
             .setPredictionCol("prediction");

我找不到任何辦法來指定哪些功能是絕對的，哪些是連續的。由於所有列已被轉換爲數值，DecisionTreeRegressor如何知道差異。我在這裏錯過了什麼？該代碼似乎工作，並給出了相當好的結果，但我有一個預感，我在這裏做錯了什麼。

來源

2017-06-02 Aasiz

火花使用MaxBins指定一個功能是分類或連續的。如果不同值的數量爲< = MaxBins，則它是分類的。否則，持續。欲瞭解更多信息，請查看Spark的文檔：decision tree

來源

2017-07-04 15:34:19 PC9527

火花ML決策樹如何處理迴歸問題的連續特徵

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