Sinn der predict methode?

[nichtSoGuter]

Hallo,

ich habe einen Code im Internet gefunden, wobei einem bereits trainierten Classification Model Trainingsdaten übergeben werden. Der output davon ist das selbe was die predict() methode ausgeben würde. Ich bin mir nun unsicher ob das bei allen Modellen oder ob das bei allen möglich ist. Ich habe dazu auch nichts im Internet gefunden. Ist das direkte übergeben von Trainingsdaten an ein Model das selbe wie wenn man die Trainingsdaten einer predict() methode übergibt? Falls ja, wieso gibt es dann überhaupt eine predict() methode

Beispielcode

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#"gefittetes_model" ist ein model wobei .compile und .fit angewendet wurde

gefittetes_model(X_train) 
#Output: array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.])

gefittetes_model.predict(X_train) 
#Output: array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.])

[nichtSoGuter]

So wie ich das jetzt verstanden habe ist es genau das selbe. Wenn man dem Model direkt die Testdaten übergibt, dann hat man noch zusätzlich den Vorteil, dass man training = True oder = False setzen kann. Damit kann dann das Verhalten beim predicten bestimmt werden. Also ist die predict() methode eigentlich unnötig oder?

Hinweis: oben meinte ich mit Trainingsdaten eigentlich die Testdaten. Bei dem Code hätte ich X_test übergeben müssen