我有一个工作的线性回归模型：

lrModelorg.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel

我有一个数据框中的数据：

dataorg.apache.spark.sql.DataFrame = [label: double, features: vector]

我如何使用模型进行预测？在我的案例中，我想做类似这样的事情：

lrModel.predict(data)  // 这行代码不起作用

然后将预期值（标签）与预测值进行比较

回答：

要进行预测，您需要有一个 Dataframe，并使用 transform 方法进行转换，这是所有 ML模型 的一部分。请注意，所有这些模型都要求 DataFrame 具有与您的训练数据相同的结构，因此需要有一个 features 列。