//model.save(sc.sc(),"myModelPath" ); LinearRegressionModel linearModel = LinearRegressionWithSGD.train(parsedData.rdd(), 2,0.1); double result = linearModel.predict(Vectors.dense(1, 3)) ; System.out.println("六月份最低价: "+ result);

这段代码是使用线性回归模型进行预测的代码，其中包含了模型的保存和加载操作。首先，使用save()方法将训练好的模型保存到指定的路径中。接着，使用LinearRegressionWithSGD类的train()方法重新训练了一遍模型，其中，第一个参数是转化为RDD格式的JavaRDD对象，第二个参数是迭代次数，第三个参数是步长（learning rate）。训练完成后，使用predict()方法对新的特征向量进行预测，得到预测结果。最后，输出预测结果。这段代码是机器学习中模型的保存、加载和预测的基础代码，用于保存和加载模型并进行预测。