Как визуализировать / построить дерево решений в Apache Spark (PySpark 1.4.1)?
Я использую Apache Spark Mllib 1.4.1 (PySpark, реализация Spark на python) для генерации дерева решений на основе имеющихся у меня данных LabeledPoint. Дерево генерируется правильно, и я могу распечатать его на терминале (извлечь правила, как этот пользователь называет егоКак извлечь правила из дерева решений искры MLlib) с помощью:
model = DecisionTree.trainClassifier( ... )
print(model.toDebugString()
Но я хочу визуализировать или построить дерево решений, а не распечатывать его на терминале. Можно ли каким-то образом построить дерево решений в PySpark или сохранить данные дерева решений и использовать R для их построения? Спасибо!