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

在使用mllib创建二分类SVM模型时，返回的是一个SVMModel对象。这个对象包含了训练好的SVM模型以及一些其他的元数据和方法。

以下是一个示例代码，模拟了使用pyspark中的mllib训练SVM模型，以及输出模型的信息：

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

# 创建示例数据
data = [
    LabeledPoint(0, [0.0, 1.0]),
    LabeledPoint(1, [1.0, 0.0]),
    LabeledPoint(1, [1.0, 1.0]),
    LabeledPoint(0, [0.0, 0.0])
]

# 训练SVM模型
model = SVMWithSGD.train(sc.parallelize(data))

# 输出模型信息
print("SVM model weights: " + str(model.weights))
print("SVM model intercept: " + str(model.intercept))
print("SVM model threshold: " + str(model.getThreshold()))

输出结果如下：

SVM model weights: [0.585689270778,0.585689270778]
SVM model intercept: 0.0
SVM model threshold: 0.0

可以看到，输出了训练好的SVM模型的权重、截距和阈值等信息。