上面的预测是预测的什么呢

上面的代码中，在建立 Logistic 回归模型并进行训练之后，我们使用模型对测试集中的数据进行预测，得到了一个预测结果的 DataFrame，其中包含每个样本的预测结果和真实结果。具体而言，predictions 中包含以下列：

- `features`: 特征向量，即模型输入的特征数据。
- `label`: 真实结果，即该样本的生还情况。
- `rawPrediction`: 模型预测结果的原始得分，为一个二元组。
- `probability`: 模型预测结果的概率，为一个二元组。
- `prediction`: 模型预测结果的类别，即该样本的生还或未生还，为 0 或 1。

因此，我们可以通过比较预测结果和真实结果来评估模型的性能，并计算出模型的准确率、召回率、F1 值等指标。