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在spark中从Logistic回归模型中获取特征名称

在Spark中，从Logistic回归模型中获取特征名称可以通过以下步骤实现：

  1. 导入必要的库和模块：
代码语言：txt
复制
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegressionModel
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
  1. 加载训练好的Logistic回归模型：
代码语言：txt
复制
val model = LogisticRegressionModel.load("模型路径")

请将"模型路径"替换为实际的模型文件路径。

  1. 获取特征向量的列名：
代码语言：txt
复制
val featureCols = model.getFeaturesCol
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array(featureCols)).setOutputCol("features")
val featureNames = assembler.getInputCols

通过以上步骤，我们可以获取到Logistic回归模型中使用的特征名称。

注意：以上代码示例是基于Scala语言的Spark编程，如果使用其他编程语言或Spark的不同版本，代码可能会有所不同。此外，特征名称的获取可能还受到数据预处理和特征工程的影响，具体情况需要根据实际应用场景进行调整。

相关搜索:ML (Spark 1.6.2)中Logistic回归的优化程序R( Logistic回归)中的模型分析Spark:从管道模型中提取ML logistic回归模型的摘要Spark中Logistic回归系数标准差的计算tensorflow中logistic回归模型的系数从sklearn特征联合中获取特征从回归输出中检索模型矩阵在pyspark中对logistic回归管道模型进行超调在Python中构建测试向量的logistic回归自举在Python中获取回归模型的beta系数
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