Spark 2与Spark 3中DecisionTreeClassifier结果差异是否正常？

这种情况是正常的，核心原因在于Spark版本迭代中对决策树底层实现做了优化与调整，具体包括以下几点：

• 特征分裂逻辑的细节变更：Spark 3对决策树的分裂候选计算、增益评估方式做了优化，比如连续特征分箱的精度控制、分裂节点的选择顺序等，即使固定了seed参数，这些细微调整也可能改变决策树的生长路径。
• MLlib底层实现的升级：Spark 3更新了MLlib中决策树的核心算法实现，包括随机性控制、节点分裂的优先级处理等环节，这些底层变化会直接影响最终生成的模型结构。
• 数据处理的隐式差异：Spark 2和Spark 3在数据分区、shuffle操作的默认行为上存在区别，即使输入数据完全相同，训练时数据的分区分布、处理顺序可能有细微差异，进而影响决策树的分裂选择。

只要模型的整体性能指标（如准确率、召回率）在合理范围内波动，这种跨版本的模型结构差异就属于正常现象。如果需要尽可能保证跨版本的模型一致性，除了固定seed外，还需要对齐两个版本的所有相关配置（如数据分区数、预处理逻辑、MLlib的底层参数），但部分底层实现的本质变更仍可能导致无法完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Okorimi Manoury