假设在pyspark上创建了二分类SVM模型model，model.predict的参数有哪些

在使用Spark的MLlib中创建了二分类SVM模型`model`后，使用`model.predict`方法进行预测时，需要提供以下参数：

- `features`: 待预测的特征向量。该参数可以是单个特征向量，也可以是一个包含多个特征向量的数据集。
- `threshold`: 可选参数，表示分类的阈值。如果预测的概率大于等于该阈值，则预测为正类，否则预测为负类。默认值为0.0。

例如，如果想要对一个包含多个特征向量的数据集`testData`进行预测，可以使用以下代码：

predictions = model.predict(testData.map(lambda x: x.features))

如果需要指定阈值，则可以使用以下代码：

predictions = model.predict(testData.map(lambda x: x.features), threshold=0.5)

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下面是一个模拟输出结果的例子：

# 导入必要的库和模块
from pyspark.ml.classification import LinearSVCModel
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql import Row

# 创建一个二分类SVM模型
svm = LinearSVCModel.load('svm_model')

# 创建一个包含特征向量的数据集
data = sc.parallelize([Row(features=Vectors.dense([0.2, 0.3, 0.4])),
                       Row(features=Vectors.dense([0.4, 0.5, 0.6])),
                       Row(features=Vectors.dense([0.6, 0.7, 0.8]))]).toDF()

# 预测标签并输出结果
predictions = svm.predict(data)
predictions.select(col('prediction')).show()

输出结果如下：

+----------+
|prediction|
+----------+
|       0.0|
|       1.0|
|       1.0|
+----------+