如何使用Spark使用GeneralizedLinearRegression模型从预测中获取概率

Question

我是机器学习的新手，我试图使用spark实现GeneralizedLinearRegression模型的二项式族。

我试过了，

val trainingData = sparkSession.read.format("libsvm").load("trainingData.txt")
val testData = sparkSession.read.format("libsvm").load("testData.txt") 
val glr = new GeneralizedLinearRegression().setFamily("binomial").setLink("logit").setRegParam(0.3).setMaxIter(10)
val glrModel = glr.fit(trainingData)
model.transform(testData).show()

对于我的testData，我的预测值为1.0E-16。当我使用LogisticRegression时，它会给出概率（0.765394663）和预测值（0.0）。

我想知道，

1. 如何使用预测值中的GeneralizedLinearRegression预测类。我应该使用阈值从预测值中找到类吗？
2. 如何找到预测值的概率？