Spark中Logistic回归系数标准差的计算

在Spark中，计算Logistic回归系数标准差可以通过调用模型对象的summary方法来实现。summary方法返回一个LogisticRegressionSummary对象，该对象包含了模型的统计信息，包括系数标准差。

具体步骤如下：

1. 导入相关的Spark库和模块：

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.linalg import DenseVector

1. 创建一个Logistic回归模型并拟合数据：

# 假设已经有一个DataFrame对象df，包含了训练数据
lr = LogisticRegression(featuresCol='features', labelCol='label')
model = lr.fit(df)

1. 调用模型的summary方法获取统计信息：

summary = model.summary

1. 从summary对象中获取系数标准差：

coefficients_std = summary.coefficientStandardErrors

coefficients_std是一个DenseVector对象，包含了每个特征的系数标准差。

Logistic回归系数标准差的计算可以帮助我们评估模型的稳定性和可靠性。较大的系数标准差表示模型的系数估计不够准确，可能存在较大的误差。较小的系数标准差表示模型的系数估计相对可靠。

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