Apache spark 为什么LogisticAggregator（Spark mllib.ml）不使用z-score规范化？

我发现Spark.mllib.ml包中的LogisticAggregator通过以下代码对功能值进行标准化：（value/featuresStd（index）。这与z分数标准化非常相似。我想知道为什么LogisticAggregator（Spark mllib.ml）不使用z分数标准化

val margin = - {
        var sum = 0.0
        features.foreachActive { (index, value) =>
          if (featuresStd(index) != 0.0 && value != 0.0) {
            sum += localCoefficientsArray(index) * (value / featuresStd(index))
          }
        }
        sum + {
          if (fitIntercept) localCoefficientsArray(dim) else 0.0
        }
      }

      val multiplier = weight * (1.0 / (1.0 + math.exp(margin)) - label)

---

类定义：私有类LogisticAggregator（系数：Vector，numclass:Int，fitIntercept:Boolean，featuresStd:Array[Double]，featuresMean:Array[Double]）扩展可序列化