error: value train is not a member of org.apache.spark.mllib.regression.IsotonicRegression val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).train(train)

这个错误出现的原因是因为 `train` 方法是 `IsotonicRegressionModel` 类的方法，而不是 `IsotonicRegression` 类的方法。因此你不能在 `IsotonicRegression` 类的实例上调用 `train` 方法。

要训练 `IsotonicRegression` 模型，你需要之前建议的那样使用 `run` 方法。具体来说，你可以将 `train` RDD 转换为 `(Double, Double, Double)` 格式的元组，并将其传递给 `run` 方法。例如：

val data = train.map(lp => (lp.label, lp.features(0), 1.0))
val model = new IsotonicRegression().setIsotonic(true).run(data)

这里假设 `train` RDD 中的 `LabeledPoint` 对象的 `features` 属性只包含一个 Double 值。如果 `features` 属性包含多个值，你需要将它们转换为一个 Double 值，或者选择一个合适的值作为元组的第二个元素。

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error: value columns is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] val featureCols = train.columns.filter(_ != "label")

这个错误是因为`train`是一个`RDD`对象，没有`columns`方法。如果你想使用`columns`方法来获取列名，需要将`train`转换为一个`DataFrame`对象。可以使用`toDF`方法将`RDD`转换为`DataFrame`，如下所示：

val trainData = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/train/data.csv")
  .rdd // 转换为RDD

val header = trainData.first()
val train = trainData.filter(row => row != header)
  .toDF(header.getAs[String]("label"), header.getAs[String]("feature1"), header.getAs[String]("feature2"), ...)

这里我们首先读取CSV文件并将其转换为一个`DataFrame`对象，然后使用`rdd`方法将其转换为一个`RDD`对象。接着，我们使用`first`方法获取第一行数据作为列名，然后使用`filter`方法过滤掉列名行，并使用`toDF`方法将`RDD`转换为`DataFrame`。这样就可以使用`columns`方法获取列名了。

如果你不想使用`DataFrame`，也可以使用`map`方法来获取特征列。如下所示：

val featureCols = trainData.map(_.features.toArray).take(1)(0).indices.map(i => s"feature$i")

这里我们使用`map`方法将`LabeledPoint`对象的特征列转换为一个数组，然后使用`take(1)`方法取第一行数据（也就是特征数组），最后使用`indices`方法获取特征数组的索引，再转换为列名。

error: value _2 is not a member of org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint val predictedLabel = model.predict(point._2) ^ <console>:67: error: value _1 is not a member of org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint (predictedLabel, point._1) ^

这个错误的原因是因为 `LabeledPoint` 类没有 `_1` 和 `_2` 等元组访问方法。在你的代码中，`point` 变量的类型是 `LabeledPoint`，它只有 `label` 和 `features` 两个属性，因此你不能使用 `_1` 和 `_2` 访问这个对象的属性。

如果你想使用 `IsotonicRegression` 模型对测试数据进行预测，你需要将测试数据转换为 `(Double, Double, Double)` 格式的元组，其中第一个元素是标签，第二个元素是输入特征，第三个元素可以是任何值，表示样本的权重。例如：

val testData = sc.parallelize(Seq(
  LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(0.1)),
  LabeledPoint(2.0, Vectors.dense(0.2)),
  LabeledPoint(3.0, Vectors.dense(0.3))
)).map(lp => (lp.label, lp.features(0), 1.0))

这里假设测试数据中的每个样本只有一个输入特征。如果你的样本包含多个特征，你需要将它们转换为一个 Double 值，或者选择一个合适的值作为元组的第二个元素。

然后，你可以使用 `IsotonicRegressionModel` 的 `predict` 方法对测试数据进行预测，例如：

val predictions = model.predict(testData)

这会返回一个 `RDD[Double]` 对象，其中包含对每个测试样本的预测值。如果你想将预测值与真实标签进行比较，你可以将它们组合成一个 `(Double, Double)` 的元组，例如：

val labelsAndPredictions = testData.map(_._1).zip(predictions)

这里假设你已经将测试数据转换为 `(Double, Double, Double)` 格式的元组，因此可以使用 `_1` 访问标签属性。如果你选择的第二个元素不是特征值，你需要使用正确的属性名或索引来访问它。