pyspark调用predict方法生成的结果输出

在使用Pyspark调用模型的predict方法生成结果输出时，可以使用以下代码：

# 加载模型
model = PipelineModel.load("path/to/model")

# 加载数据
data = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 预测结果
predictions = model.transform(data)

# 输出结果
predictions.select("prediction").show()

其中，"path/to/model"是保存模型的路径，"path/to/data.csv"是数据文件的路径，"prediction"是模型预测的结果列名。使用select方法选择要输出的列，并使用show方法将结果显示在控制台上。如果需要将结果保存到文件中，可以使用write方法将DataFrame保存为CSV或其他格式。

相关问题

matlab predict输出的结果

Matlab predict函数的输出结果取决于所使用的模型和输入数据。如果是分类模型，输出结果通常是一个向量或矩阵，其中每个元素表示输入数据属于该类别的概率或预测的类别。如果是回归模型，输出结果通常是一个数值或向量，表示输入数据的预测值。在使用predict函数时，可以通过设置选项参数来控制输出结果的格式和类型。

matlab predict输出的结果 代码

我不是很清楚你指的是什么类型的预测结果，但以下是一个简单的示例代码，使用了MATLAB的预测函数来预测一些数据的值：

% 创建一些数据
x = linspace(0, 10, 100);
y = sin(x);

% 将数据分成训练集和测试集
train = y(1:70);
test = y(71:end);

% 使用 MATLAB 的预测函数来预测测试数据的值
model = ar(train, 10);
predicted = predict(model, test);

% 绘制原始数据和预测数据的图像
figure;
plot(x, y, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x(71:end), predicted, 'r--', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('原始数据', '预测数据');

在这个示例中，我们首先创建了一些数据，其中 `x` 是 0 到 10 之间的 100 个均匀分布的值，而 `y` 是 `x` 的正弦函数。然后我们将数据分为训练集和测试集，其中训练集是前 70 个数据，测试集是后 30 个数据。接下来，我们使用 `ar` 函数来训练一个自回归模型，该模型使用训练数据中的前 10 个值作为输入，预测下一个值。最后，我们使用 `predict` 函数来预测测试数据的值，并将原始数据和预测数据的图像绘制在同一个图中。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上预测函数的使用可能会因所使用的算法不同而有所不同。