Apache spark Spark中的评分Logistic回归模型代码

我是Spark的新手，我有一些逻辑回归模型分数代码，是用另一种语言构建的，我正在转换为在Spark中运行。此模型代码驻留在文本文件中。下面是模型代码的示例

score = 0.27491575973075
+ (residence ='7' )*-0.17704835393105
+ (residence ='8' )*-0.17704835393105
+ (state =9 )*0.64242832288369
+ (state =1 )*-0.15066703353302
+ (state =2 )*-0.12015049320814
+ (state =8 )*-0.12015049320814
;
prob=score/(1+e^score);

上面的截距为0.27491575973075，并根据该行的列是否为标记的值来增加/减少该值。一旦语句完成，它将通过logit转换来接收概率分数（prob）

i、 e.+（住宅='7'）-0.17704835393105执行if检查，查看住宅是否等于7，如果等于7，则该行将为+（1）-0.17704835393105-->+（-0.177048353105）

我正试图在Spark中实现类似的东西。除上述摘录中列出的值外，每列都有其他值。 i、 e.住宅的值为1-9，州的值为1-52

有没有一种方法可以对分散在这个线性公式中的if语句执行类似的操作