在spark mlib api中，model.tranform（）和model.predict（）有什么区别？
Ex：
nb = NaiveBayes(featuresCol="features", labelCol="label")
nb_model = nb.fit(trainingData)
predictions_nb = nb_model.transform(test_data)
和
predictions_nb = nb_model.predict(test_data)
都将列预测与模型的预测相加？