假设在pyspark上使用mllib创建了二分类SVM模型model，model.predict的返回值是什么，模拟一下输出结果

在pyspark中使用mllib创建的二分类SVM模型model，其predict方法的返回值是一个RDD对象，其中每个元素为预测结果的标签值。

假设有以下测试数据：

test_data = [(0.0, [0.1, 0.2]), (1.0, [0.9, 0.8])]

其中每个元组的第一个值为真实的标签值，第二个值为特征向量。

使用SVM模型进行预测并输出结果的代码如下：

from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint

# 创建SVM模型
model = SVMWithSGD.train(sc.parallelize(training_data))

# 将测试数据转换为LabeledPoint格式
test_labeled_points = sc.parallelize([(LabeledPoint(label, features)) for label, features in test_data])

# 进行预测
predictions = model.predict(test_labeled_points.map(lambda x: x.features))

# 输出预测结果
print(predictions.collect())

输出结果为：

[0.0, 1.0]

其中，第一个测试数据的预测结果为0.0，第二个测试数据的预测结果为1.0。