如何在pyspark中获得模型的预测

在pyspark中获得模型的预测，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的模块和函数：

from pyspark.ml import PipelineModel

1. 加载之前训练好的模型：

model = PipelineModel.load("模型路径")

这里的模型路径是指之前训练好的模型保存在文件系统中的路径。

1. 准备预测数据：

# 创建一个DataFrame，包含待预测的特征数据
prediction_data = spark.createDataFrame([
    (特征1, 特征2, ...),
    (特征1, 特征2, ...),
    ...
], ["特征列1", "特征列2", ...])

需要根据模型训练时使用的特征列进行对应。

1. 进行预测：

predictions = model.transform(prediction_data)

这里的predictions是一个包含预测结果的DataFrame。

1. 查看预测结果：

predictions.select("预测结果列").show()

其中，"预测结果列"是在训练模型时指定的预测结果列名称。

这样，你就可以在pyspark中获得模型的预测结果了。

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