Я только что установил sparkR 1.6.1 на CentOS и не использую hadoop. Мой код для моделирования данных с дискретными значениями TARGET выглядит следующим образом:

# 'tr' is a R data frame with 104 numeric columns and one TARGET column
#    TARGET column is either 0 or 1
# Convert 'tr' to spark data frame

train <- createDataFrame(sqlContext, tr)

# test is an R dataframe without TARGET column
# Convert 'test' to spark Data frame
te<-createDataFrame(sqlContext,test)
# Using sparkR's glm model to model data
model <- glm(TARGET ~ . , data = train, family = "binomial")
# Make predictions
predictions <- predict(model, newData = te )

Я могу оценить успех или неудачу следующим образом (надеюсь, я прав):

modelPrediction <- select(predictions, "prediction")
head(modelPrediction)

  prediction
1          0
2          0
3          0
4          0
5          0
6          0

Но когда я хочу оценить вероятность, я получаю результат следующим образом:

modelPrediction <- select(predictions, "probability")
head(modelPrediction)

                probability
1 <environment: 0x6188e1c0>
2 <environment: 0x61894b88>
3 <environment: 0x6189a620>
4 <environment: 0x618a00b8>
5 <environment: 0x618a5b50>
6 <environment: 0x618ac550>

Пожалуйста, помогите мне получить вероятностные значения тестовых событий. Благодарю.