如何使VectorAssembler不压缩数据？

VectorAssembler是一个用于将多个特征列合并为单个特征向量列的Spark ML库中的转换器。默认情况下，VectorAssembler会对数据进行压缩，即将特征列中的值压缩为稠密向量。然而，如果你希望VectorAssembler不压缩数据，可以通过设置参数handleInvalid为"keep"来实现。

具体来说，handleInvalid参数有以下几个选项：

• "error"（默认值）：如果某个特征列中存在缺失值或非数值类型的值，将抛出异常。
• "skip"：如果某个特征列中存在缺失值或非数值类型的值，将跳过该特征列。
• "keep"：如果某个特征列中存在缺失值或非数值类型的值，将保留原始特征列中的值。

因此，要使VectorAssembler不压缩数据，可以使用以下代码：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

assembler = VectorAssembler(
    inputCols=["col1", "col2", "col3"],
    outputCol="features",
    handleInvalid="keep"
)

在上述代码中，inputCols参数指定了要合并的特征列，outputCol参数指定了合并后的特征向量列的名称，handleInvalid参数设置为"keep"。

关于VectorAssembler的更多信息，你可以参考腾讯云的文档： VectorAssembler