Python 调用'时出错；转换'；Pyspark中的协同过滤推荐方法

我试图评估我的推荐人模型，但当我为我的模型调用transform函数时，我得到以下错误消息：

AttributeError: 'MatrixFactorizationModel' object has no attribute 'transform'

我正在使用Pyspark 2.4.3，在文档中提到了这种方法。 您可以在此处查看Pyspark 2.4.3文档：

这是我的列车模型代码和转换功能的使用：

from pyspark.mllib.recommendation import ALS, MatrixFactorizationModel, Rating
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

(train_df, test_df) = df.randomSplit([0.8, 0.2])
model = ALS.train(train_df, rank = 5, iterations = 10, seed = 123, lambda_ = 0.012)

predictions = model.transform(test_df)

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谁能帮我解决这个问题

你搞乱了ML和MLlib库，当你试图用MLlib初始化ALS模型，然后使用ML LIB方法时，你指向的文档是针对ML LIB的。在这种情况下，只需使用ML包导入内容，而不是MLlib你搞乱了ML和MLlib库，当您尝试使用MLlib初始化ALS模型，然后使用ML LIB方法时，您指向的文档是针对ML library的。在这种情况下，只需使用ML包而不是MLlib导入内容