多項 LogisticRegressionWithLBFGS モデルの出力の後処理を実行しようとしています。モデル マトリックスは R で作成され、モデル フィッティングのために scala spark にエクスポートされます。
ドキュメントには、「標準機能スケーリングと L2 正則化」があると記載されています。multinom()R のパッケージの関数からの多項モデルの出力は{nnet}、特定の結果と基本結果の間の対数オッズとして明確です。ただし、ドキュメントには、LogisticRegressionWithLBFGS の重みを変換して係数の標準セットを取得する方法に関する十分な詳細情報がありません。
「標準機能スケーリング」という用語は、人によって意味が異なります。モデル行列が (x - mean(x))/sd(x) または (x - min(x))/(max(x) - min(x)) または他の可能性のセットとしてスケーリングされることを意味する可能性があります. さらに、重みの出力は、係数行列を取得するためにさまざまな方法 (たとえば、行ごと、列ごと、またはその他の任意の方法) で折りたたむことができる特徴の倍数である数値の文字列です。
LogisticRegressionWithLBFGS().weights からの出力を処理して、元のモデル マトリックスを使用して後処理、基本的な推論、予測を行うことができる係数の標準セットを取得するにはどうすればよいですか?