Spark（1.6）ML线性回归 - 如何预测w / a模型

Question

我有一个有效的线性回归模型：

lrModel
org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel

我在数据框中有数据：

data
org.apache.spark.sql.DataFrame = [label: double, features: vector]

如何使用模型进行预测？在我的情况下，我想做类似的事情：

lrModel.predict(data)  // which doesn't work

然后将预期值（标签）与预测值进行比较

Answer 1

预测您需要拥有Dataframe，并使用transform方法进行转换，该方法是所有ML Models的一部分。请注意，所有这些都需要DataFrame s具有相同的训练数据结构，因此fetures列。