В spark mlib api в чем разница между model.tranform () и model.predict ()?
Пример:
nb = NaiveBayes(featuresCol="features", labelCol="label")
nb_model = nb.fit(trainingData)
predictions_nb = nb_model.transform(test_data)
*
и * 1006
predictions_nb = nb_model.predict(test_data)
оба добавляют прогноз столбца с прогнозом модели?