我正在使用Spark 1.5.1，在pyspark中，使用以下代码拟合模型后：

model = LogisticRegressionWithLBFGS.train(parsedData)

我可以使用以下代码打印预测结果：

model.predict(p.features)

是否有函数可以同时打印预测的概率分数？

回答：

你需要先清除阈值，这仅适用于二元分类：

 from pyspark.mllib.classification import LogisticRegressionWithLBFGS, LogisticRegressionModel from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint parsed_data = [LabeledPoint(0.0, [4.6,3.6,1.0,0.2]),                LabeledPoint(0.0, [5.7,4.4,1.5,0.4]),                LabeledPoint(1.0, [6.7,3.1,4.4,1.4]),                LabeledPoint(0.0, [4.8,3.4,1.6,0.2]),                LabeledPoint(1.0, [4.4,3.2,1.3,0.2])]    model = LogisticRegressionWithLBFGS.train(sc.parallelize(parsed_data)) model.threshold # 0.5 model.predict(parsed_data[2].features) # 1 model.clearThreshold() model.predict(parsed_data[2].features) # 0.9873840020002339