@AlbertCheng 好的，谢谢！
让Spark MLlib的预测性能再飞一会儿背景介绍 我们的系统有一小部分机器学习模型识别需求，因为种种原因，最终选用了Spark MLlib来进行训练和预测。MLlib的Pipeline设计很好地契合了一个机器学习流...
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您好，这篇文章真是让我受益匪浅。因为我是刚刚接触Spark，关于您文中提到的：通过反射调用 predictRaw(features: Vector) 和 def raw2probabilityInPlace(rawPrediction: Vector)，我有个问题想向您请教一下。
我通过以下代码只能找到public methods：
val classA = Class.forName("org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier")
val methods = classA.getDeclaredMethods()
methods.foreach(println)
请问应该如何通过反射找到predictRaw(features: Vector)？让Spark MLlib的预测性能再飞一会儿
背景介绍 我们的系统有一小部分机器学习模型识别需求，因为种种原因，最终选用了Spark MLlib来进行训练和预测。MLlib的Pipeline设计很好地契合了一个机器学习流...