scaler = StandardScaler(inputCol='features', outputCol='features_scaled')
model_scaler = scaler.fit(dados_encoded_vector)
dados_musicas_scaler = model_scaler.transform(dados_encoded_vector)
esta dando alguns erro no fit, fiz a importação da biblioteca e o nome está certinho dos dados_enconded_vector, não consegui ajustar. Segue o erro abaixo.
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Py4JJavaError Traceback (most recent call last)
File <command-760695491874751>:2
1 scaler = StandardScaler(inputCol='features', outputCol='features_scaled')
----> 2 model_scaler = scaler.fit(dados_encoded_vector)
3 dados_musicas_scaler = model_scaler.transform(dados_encoded_vector)
File /databricks/python_shell/dbruntime/MLWorkloadsInstrumentation/_pyspark.py:30, in _create_patch_function.<locals>.patched_method(self, *args, **kwargs)
28 call_succeeded = False
29 try:
---> 30 result = original_method(self, *args, **kwargs)
31 call_succeeded = True
32 return result
File /databricks/spark/python/pyspark/ml/base.py:205, in Estimator.fit(self, dataset, params)
203 return self.copy(params)._fit(dataset)
204 else:
--> 205 return self._fit(dataset)
206 else:
207 raise TypeError(
