用spark对原始数据做特征处理，最后通过决策树分类，请问怎么导出通过输入原始数据做分类的模型？

在使用Scala和Spark进行机器学习模型训练，并希望导出为PMML（Predictive Model Markup Language）格式时，您需要确保所使用的库支持PMML导出。对于Spark MLlib，它本身并不直接支持PMML输出，但您可以借助第三方库如JPMML-Spark来实现这一需求。

导出最终训练完的模型为PMML

1. 添加依赖：首先，您需要在项目中加入JPMML-Spark的依赖，以便能够将Spark模型转换为PMML。在您的build.sbt或相应构建文件中添加如下依赖：

   libraryDependencies += "org.jpmml" % "jpmml-sparkml_2.11" % "1.6.5"
   

   注意版本号可能需要根据当前可用版本进行调整，并且确保与您的Scala版本匹配。

2. 模型转换：在您的决策树模型训练完成后，使用JPMML-Spark库将模型转换为PMML格式。以下是一个简化的示例代码段：

   import org.jpmml.sparkml._
   
   // 假设dtModel是已经训练好的Spark决策树模型
   val dtModel: DecisionTreeClassificationModel = ...
   
   // 将Spark模型转换为PMML模型
   val pmml = new SparkMLConverter().convert(dtModel)
   
   // 将PMML模型保存到文件
   pmml.save(new File("path/to/your/model.pmml"))
   

关于数据处理方法的问题

• PMML模型主要关注模型结构和参数，不直接包含数据预处理逻辑。因此，如果您在训练前有一系列的数据处理步骤（比如特征提取、标准化等），这些步骤不会被嵌入到PMML模型中。这意味着当您部署此PMML模型时，确实不能直接传入原始数据，而是需要在调用模型之前，先按照训练时相同的步骤对数据进行预处理。

部署及调用

• 在部署PMML模型时，您需要确保部署环境（例如使用阿里云PAI-DSW或EAS服务）支持PMML模型的导入和执行，并且能够提供相应的数据预处理机制。
• 调用模型时，您需要先应用同样的数据清洗和特征工程流程处理输入数据，使其达到模型训练时的格式要求，然后将处理后的数据输入到PMML模型进行预测。

综上所述，虽然PMML模型本身不包括数据预处理逻辑，但通过确保在部署和调用模型时遵循相同的数据处理流程，仍然可以实现从原始数据到分类预测的整个工作流。