我试了 这个答案不对

非常抱歉，我的回答有误。在 PySpark 中，LogisticRegression 模型的 summary 属性中没有提供特征重要性的计算结果，因此需要使用其他方法来获取特征重要性，比如使用 RandomForest 或 Gradient-Boosted Trees 模型的特征重要性。以下是使用 RandomForest 模型获取特征重要性的示例代码：

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。