我正在spark（pyspark）中构建一个推荐系统，我有多个隐式评分列，我想用它们作为超参数。
我有以下几点：

als = ALS(maxIter=20, regParam=0.01, userCol='customer', itemCol='itemID', coldStartStrategy='drop', implicitPrefs=True)
pipeline = Pipeline(stages=[als])
paramGrid = ParamGridBuilder()\
           .addGrid(als.rank, [10,20,25,30])\
           .addGrid(als.alpha, list_alpha_values)\
           .addGrid(als.ratingCol, list_ratings_cols)\
           .build()

evaluator = RegressionEvaluator(metricName='rmse', labelCol=**???**, predictionCol='prediction')

crossval=CrossValidator(pipeline, paramGrid, evaluator)

关键是，如何正确地将正确的评分列传递给评估者？我可以将它添加到paramgrid中，但在不需要它时，它会“交叉列”，或者我可以将它全部放在列上的for循环中。这两种情况都会使我的表现/花费的时间有所损失。