scala中输出结果

要在 Scala 中输出结果，可以使用 `println()` 函数。例如，下面的代码将输出字符串 "Hello, World!"：

println("Hello, World!")

如果要输出变量的值，可以将变量名作为 `println()` 函数的参数。例如，下面的代码将输出变量 `x` 的值：

val x = 42
println(x)

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随机森林 RDD-based API scala代码输出预测结果

好的，如果你使用的是 Spark MLlib 中的随机森林算法，可以按照以下步骤来输出预测结果：

1. 加载训练好的模型

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel
val model = RandomForestClassificationModel.load("<path_to_model>")

2. 加载测试数据，将其转换为 DataFrame，并进行特征向量化

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
val test = spark.read.format("csv").option("header", true).load("<path_to_test_data>")
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("<feature_col_1>", "<feature_col_2>", ...)).setOutputCol("features")
val testDF = assembler.transform(test).select("<label_col>", "features")

3. 进行预测并输出结果

val predictions = model.transform(testDF)
predictions.select("<label_col>", "prediction").show()

其中，`<path_to_model>` 为保存的模型路径，`<path_to_test_data>` 为测试数据的路径，`<feature_col_1>`、`<feature_col_2>` 等为特征列的名称，`<label_col>` 为标签列的名称。

希望这个回答能够帮到你！

Random Forests RDD-based API scala代码输出预测结果

好的，如果你使用的是 Spark MLlib 中的随机森林算法（Random Forests）, 可以按照以下步骤来输出预测结果：

1. 加载训练好的模型

import org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel
val model = RandomForestModel.load(sc, "<path_to_model>")

2. 加载测试数据，将其转换为 RDD，并进行特征向量化

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
val test = sc.textFile("<path_to_test_data>").map(line => line.split(",")).map(row => (row(0).toDouble, Vectors.dense(row.tail.map(_.toDouble))))

3. 进行预测并输出结果

val predictions = test.map{case (label, features) => (model.predict(features), label)}
predictions.foreach(println)

其中，`<path_to_model>` 为保存的模型路径，`<path_to_test_data>` 为测试数据的路径，`<label_col>` 为标签列的名称，`<feature_col_1>`、`<feature_col_2>` 等为特征列的名称。

希望这个回答能够帮到你！