我正在研究Spark的ml.LogisticRegression，以查找在何处以及如何标准化其输入数据集。
但是，当我检查spark/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/LogisticRegression.scala时，我期望的是类似
if(standardization){
scaled_dataset = do_standardization(old_dataset)
}
然后我可以检查使用哪种方法（最小-最大，zscore或其他方法）。但是，我发现没有证据表明LR正在使用标准化。我知道使用当前的LBFGS优化器，是否进行标准化并不重要，但是由于spark仍然提供了setStandardization选项，并说使用标准化会提供更好的收敛性，所以我想知道在哪里以及如何进行进行标准化。
从当前代码中，我发现集standardization还是不仅影响了如何进行正则化。似乎火花将featuresStd乘以系数，而不是对数据集进行z评分。