random Trees - RDD-based API scala语言代码输出预测结果

如果你使用的是 Spark MLlib 中的随机树算法（Random Trees），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.RandomTreeModel
val model = RandomTreeModel.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！