真的吗 不会试试又是错的吧

非常抱歉，我的回答仍然存在错误。在 PySpark 中，LogisticRegression 模型的 summary 属性中并没有提供特征重要性的计算结果，也不能直接通过 LogisticRegression 模型来获取特征重要性。因此，需要使用其他方法来计算特征重要性。下面提供两种可能的方法：

1. 使用 RandomForestClassifier 模型计算特征重要性

可以使用 RandomForestClassifier 模型来计算特征重要性，然后根据特征重要性对特征进行排序，以了解哪些特征对模型的预测效果最为重要。以下是示例代码：

from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 加载训练数据
train_data = spark.read.csv("train.csv", header=True, inferSchema=True)

# 合并特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=train_data.columns[:-1], outputCol="features")
train_data = assembler.transform(train_data)

# 创建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label", numTrees=100)

# 拟合模型
rf_model = rf.fit(train_data)

# 获取特征重要性分数
feature_importances = rf_model.featureImportances

# 将特征名称和特征重要性分数一一对应起来
feature_names = train_data.columns[:-1]
feature_importances = list(zip(feature_names, feature_importances))

# 按照特征重要性分数排序
feature_importances.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出特征重要性分数
for feature_name, importance_score in feature_importances:
    print("{}: {}".format(feature_name, importance_score))

在上述代码中，我们首先使用 VectorAssembler 将所有特征列合并为一个特征向量列。然后创建 RandomForestClassifier 模型并拟合训练数据集。最后通过 featureImportances 属性获取特征重要性分数，并将特征名称和特征重要性分数一一对应起来。最后按照特征重要性分数对特征进行排序，以了解哪些特征对模型的预测效果最为重要。

2. 使用 Spark MLlib 中的 ChiSqSelector 计算特征重要性

也可以使用 Spark MLlib 中的 ChiSqSelector 来计算特征重要性。ChiSqSelector 是一个基于卡方检验的特征选择器，可以根据特征和标签之间的卡方检验统计量来计算特征重要性。以下是示例代码：

from pyspark.ml.feature import ChiSqSelector
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

# 加载训练数据
train_data = spark.read.csv("train.csv", header=True, inferSchema=True)

# 合并特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=train_data.columns[:-1], outputCol="features")
train_data = assembler.transform(train_data)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label")

# 拟合模型
lr_model = lr.fit(train_data)

# 创建 ChiSqSelector 特征选择器
selector = ChiSqSelector(numTopFeatures=10, featuresCol="features",
                         outputCol="selected_features", labelCol="label")

# 获取选择的特征列
selected_data = selector.fit(train_data).transform(train_data)

# 获取特征重要性分数
feature_importances = lr_model.coefficients

# 将特征名称和特征重要性分数一一对应起来
feature_names = selected_data.columns[:-2]
feature_importances = list(zip(feature_names, feature_importances))

# 按照特征重要性分数排序
feature_importances.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)

# 输出特征重要性分数
for feature_name, importance_score in feature_importances:
    print("{}: {}".format(feature_name, importance_score))

在上述代码中，我们首先使用 VectorAssembler 将所有特征列合并为一个特征向量列。然后创建 LogisticRegression 模型并拟合训练数据集。接着创建 ChiSqSelector 特征选择器，并使用训练数据集拟合特征选择器。然后使用 transform 方法将特征选择器应用到训练数据集中，获取被选择的特征列。最后使用 LogisticRegression 模型的 coefficients 属性获取特征重要性分数，并将特征名称和特征重要性分数一一对应起来。最后按照特征重要性分数对特征进行排序，以了解哪些特征对模型的预测效果最为重要。