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val spark = SparkSession.builder()
.master("local")
.appName("Rendition Size Estimate")
.config("spark.ui.enabled",false)
.getOrCreate()
model = PipelineModel.load(r.getPath)
....
val input = RenditionSizeEstimator.spark.createDataFrame(Seq(
(0.0, Vectors.dense(x1, x2, x3, x4, x5))
)).toDF("label", "features")
val t = model.transform(input)
return t.head().getDouble(3) //column three is the prediction
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