要求失败：OneHotEncoderModel 需要输入列标签的 x 个分类值，但输入列具有指定 n 个值的元数据
requirement failed: OneHotEncoderModel expected x categorical values for input column label, but the input column had metadata specifying n values
在 Pyspark（版本 2.4.5）中训练 MultilayerPerceptronClassifier 时，出现以下异常：
requirement failed: OneHotEncoderModel expected x categorical values for input column label, but the input column had metadata specifying n values.
但是对于同一数据集，代码与 RandomForestClassifier、DecisionTreeClassifier、GBTClassifier 和 LinearSVC 一起工作正常。
由于输入层的特征和神经元数量不匹配，我收到此错误。
- 输入层大小应等于特征数。
- 输出层大小应等于 classes 或 class 标签的数量。
例如，在我的例子中，特征数量是 7，class 标签是 2。我使用了层列表 layers = [7, 5, 4, 2] 和两个大小为 5 和 4 的中间层
在 Pyspark（版本 2.4.5）中训练 MultilayerPerceptronClassifier 时，出现以下异常：
requirement failed: OneHotEncoderModel expected x categorical values for input column label, but the input column had metadata specifying n values.
但是对于同一数据集，代码与 RandomForestClassifier、DecisionTreeClassifier、GBTClassifier 和 LinearSVC 一起工作正常。
由于输入层的特征和神经元数量不匹配，我收到此错误。
- 输入层大小应等于特征数。
- 输出层大小应等于 classes 或 class 标签的数量。
例如，在我的例子中，特征数量是 7，class 标签是 2。我使用了层列表 layers = [7, 5, 4, 2] 和两个大小为 5 和 4 的中间层