在我们根据训练数据拟合逻辑回归模型后，有没有办法获得我们收到的每个系数的显着性水平？
我试图找到一种方法而无法弄清楚自己。
我想如果我运行chi sq test，我可能会得到每个功能的显着性水平，但首先不确定我是否可以对所有功能一起运行测试，其次我有数字数据值，所以如果它会给我正确的结果与否也是一个问题。
现在我正在使用statsmodel和scikit学习运行建模部分，但我当然想知道如何从pySparl ML或MLLib本身获得这些结果
如果有人能说清楚，那会很有帮助
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我只使用mllib，我认为当你训练模型时你可以使用toPMML方法导出你的模型un PMML格式（xml文件），然后你可以解析xml文件来获取特征权重，这里是一个例子
https://spark.apache.org/docs/2.0.2/mllib-pmml-model-export.html
希望有所帮助