train（）和predict（）之间到底有什么区别？何时使用？

Question

我正在学习一些逻辑回归并尝试理解train()和predict()之间的区别。比方说，我有一个数据集，我正在进行逻辑回归...

1. 我将50-50分成训练和测试组。
2. 我在训练集上使用glm。

3. 我使用预测：

   pred1 <- predict(glm1, newdata=testset, type="response")
   

4. 我设置了一个截止值并将结果分开：

   pred1 <-  ifelse(fitted.values(glm1) >= cutoff, 1, 0)
   

5. 我可以查看混淆矩阵：

   confusionMatrix(pred1, Classifier) 
   

train()在哪里发挥作用？如果我使用K折叠交叉验证方案，它会发挥作用吗？我在网上看到的大部分内容都是预测。不过，我会在各个帖子/博客上看到train()，我看到train()，我看不到predict()。

非常感谢任何见解。感谢。