R 从族的PipeLineModel中获取系数的替代方法；二项式；

环境

R:3.2.2“消防安全” 火花：1.5.2

> obj <- glm(response ~ . , family = "binomial", data = df )

> class(df)

[1] "DataFrame"
attr(,"package")
[1] "SparkR"

> class(obj)

[1] "PipelineModel"
attr(,"package")
[1] "SparkR"

> summary(model)

>obj类（df）
[1] “数据帧”
属性（，“包”）
[1] “斯巴克”
>类别（obj）
[1] “管道模型”
属性（，“包”）
[1] “斯巴克”
>摘要（模型）

java.lang.UnsupportedOperationException:没有可用于LogisticRegressionModel的功能名称

---

所以我知道如果PipelineModel是一个二项族（逻辑回归模型），summary（PipelineModel）将不起作用，但是我需要这个模型的系数。尽管如此，predict（PipelineModel，data=df）将用于二项式族的PipelineModel。有人有从二项式家族的管道模型中提取系数的替代方法吗

丑陋的解决方法是使用内部API

SparkR:：：callJStatic（“org.apache.spark.ml.API.r.SparkRWrappers”，“getModelWeights”，x@model)

其中

x

是您的型号。否则，您必须等待解析，但看起来您已经知道了。我的spark数据框中有81列，所有分类变量在存储到数据框之前都转换为虚拟变量（数据最初存储在textFile中）。数据帧是正确构建的，当我收集（df）数据时，数据就在那里。当我构建家庭二项式的glm对象时，该对象已构建。但是当我调用sparkrapi函数callJStatic时，返回的错误是。java.lang.UnsupportedOperationException:LogisticRegressionModel没有可用的权重这是模型的奇异性问题吗？我有所有虚拟变量的基线@zero323，我不这么认为。Spark

glm

不会尝试解析地解决问题，因此在最坏的情况下，权重应该完全关闭。你能提供你使用的确切代码吗？我能给你发短信或电子邮件吗@感谢您的帮助，所以我将我的glm对象更改为高斯型，这是线性的。从技术上讲，我不能只做总结（glm_guassian_object）并使用这些系数，因为它们对于二项式（logistic）应该是相同的，但我只需要在1/（1-e^-t）中插入系数，其中t相当于线性模型。顺便说一句，总结（glm_guassian_作品）和返回系数@解决方法是使用内部API

SparkR:：：callJStatic（“org.apache.spark.ml.API.r.SparkRWrappers”，“getModelWeights”，x@model)

其中

x

是您的型号。否则，您必须等待解析，但看起来您已经知道了。我的spark数据框中有81列，所有分类变量在存储到数据框之前都转换为虚拟变量（数据最初存储在textFile中）。数据帧是正确构建的，当我收集（df）数据时，数据就在那里。当我构建家庭二项式的glm对象时，该对象已构建。但是当我调用sparkrapi函数callJStatic时，返回的错误是。java.lang.UnsupportedOperationException:LogisticRegressionModel没有可用的权重这是模型的奇异性问题吗？我有所有虚拟变量的基线@zero323，我不这么认为。Spark

glm

不会尝试解析地解决问题，因此在最坏的情况下，权重应该完全关闭。你能提供你使用的确切代码吗？我能给你发短信或电子邮件吗@感谢您的帮助，所以我将我的glm对象更改为高斯型，这是线性的。从技术上讲，我不能只做总结（glm_guassian_object）并使用这些系数，因为它们对于二项式（logistic）应该是相同的，但我只需要在1/（1-e^-t）中插入系数，其中t相当于线性模型。顺便说一句，总结（glm_guassian_作品）和返回系数@零323