Spark MLlib训练逻辑回归模型报错：索引非严格递增问题咨询

这个错误是因为Spark MLlib的SparseVector（稀疏向量）要求索引必须严格递增且无重复。从报错栈可以看到，构造SparseVector时检测到连续出现相同的索引值（比如两个0），违反了索引的约束规则。

• 检查手动构造向量的代码：如果是你自己构建SparseVector，确认indices数组是严格递增且没有重复值的，比如不能出现[0,0,2]这类情况。
• 排查特征处理流程：如果用了VectorAssembler、OneHotEncoder等组件，检查是否合并了重复的特征列，或者分类特征存在异常值（比如空值）导致OneHotEncoder输出了重复索引。
• 验证数据集的特征列：抽取部分样本打印特征向量，确认是否存在重复索引，可执行以下代码：

df.select("features").take(10).foreach(println)

• 修复问题：如果发现重复索引，要么清理数据中的异常值，要么调整特征处理逻辑（比如移除重复特征列，调整OneHotEncoder的参数）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者noobie2023