问题描述
我是Spark / pyspark的新手，可能对RFormula对象功能有误解。它的源代码很难被察觉。
根据示例，单独使用RFormula肯定会在调用.fit()和.transform()方法时进行线性估计。
但是，当它在Pipeline()内部不适合使用时，它似乎只是显示因变量的一种简洁方法，并且应在应用“ ML”方法之前对数据进行哪些预转换（无需进行线性模型估算）。
问题是-由于RFormula属于pyspark的ml.feature模块-是否有可能将其用作管道的第一阶段，以取代笨拙的VectorAssembler（）和StringIndexer（）？ （最后对于为定性数据（例如鸢尾花的花朵）创建ID /索引至关重要。
当我尝试将两个模型与Fischer的Iris Iris.csv数据集一起使用时，
第一个是RFormula("Series ~ . -Id")和DecisionTreeClassifier()的管道，
第二个是VectorAssembler(<input-Cols>,"features")，StringIndexer("Species","indexedLabel")和DecisionTreeClassifier("indexedLabel","features")的管道，
在.RowPredictions列中获得的结果高度依赖于所做的确切操作，
完全相同。
发生这种情况是因为RFormula实际上没有在此处将列映射到决策树估计器，而不计算任何内容吗？
解决方法
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