使用SCALA语言，用NR算法实现分布式逻辑回归

首先需要导入相关的库：

import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel
import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD
import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

接下来是实现逻辑回归的主要代码：

object DistributedLogisticRegression {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DistributedLogisticRegression")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 加载数据集
    val data = sc.textFile("data/mllib/sample_svm_data.txt")
    val parsedData = data.map { line =>
      val parts = line.split(' ')
      LabeledPoint(parts(0).toDouble, org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors.dense(parts.tail.map(_.toDouble)))
    }.cache()

    // 将数据集分为训练集和测试集
    val splits = parsedData.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L)
    val training = splits(0).cache()
    val test = splits(1)

    // 运行逻辑回归算法
    val numIterations = 100
    val model = LogisticRegressionWithSGD.train(training, numIterations)

    // 对测试集进行预测
    val predictionAndLabels = test.map { case LabeledPoint(label, features) =>
      val prediction = model.predict(features)
      (prediction, label)
    }

    // 计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值
    val metrics = new BinaryClassificationMetrics(predictionAndLabels)
    val accuracy = predictionAndLabels.filter(r => r._1 == r._2).count.toDouble / test.count
    val precision = metrics.precisionByThreshold.take(1)(0)._2
    val recall = metrics.recallByThreshold.take(1)(0)._2
    val f1Score = metrics.fMeasureByThreshold.take(1)(0)._2

    // 输出结果
    println(s"Accuracy = $accuracy")
    println(s"Precision = $precision")
    println(s"Recall = $recall")
    println(s"F1 Score = $f1Score")

    // 保存模型
    model.save(sc, "model/distributedLogisticRegressionModel")
    val sameModel = LogisticRegressionModel.load(sc, "model/distributedLogisticRegressionModel")

    sc.stop()
  }
}

首先，我们加载数据集并将其转换为LabeledPoint类型。然后，我们将数据集拆分为训练集和测试集，并运行逻辑回归算法。然后，我们对测试集进行预测，并计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值。最后，我们将模型保存到本地磁盘并加载它。

注意，这里使用了Spark的机器学习库中的LogisticRegressionWithSGD类来实现逻辑回归。该类使用的是随机梯度下降算法。如果需要使用牛顿法实现逻辑回归，可以使用LogisticRegressionWithLBFGS类。

此外，如果需要使用正则化来避免过拟合，可以使用LogisticRegressionWithSGD类的setRegParam方法来设置正则化参数。