pyspark环境中，逻辑回归的特征重要性怎么找

在 PySpark 中，可以通过 `LogisticRegression` 模型的 `summary` 属性来获取特征重要性分数。具体步骤如下：

1. 训练逻辑回归模型，并使用训练数据集进行拟合。例如：

   from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

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

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

   # 拟合模型
   lr_model = lr.fit(train_data)

2. 获取模型的 `summary` 属性，然后使用 `summary` 属性的 `featureImportances` 方法获取特征重要性分数。例如：

   # 获取模型的 summary 属性
   summary = lr_model.summary

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

`feature_importances` 是一个 `SparseVector` 类型的向量，其中存储了每个特征的重要性分数。可以通过 `toArray` 方法将其转换为数组类型，然后通过 `zip` 方法将特征名称和特征重要性分数一一对应起来。例如：

   # 获取特征重要性分数数组
   feature_scores = feature_importances.toArray()

   # 获取特征名称数组
   feature_names = train_data.columns[:-1]

   # 将特征名称和特征重要性分数一一对应起来
   feature_importances = list(zip(feature_names, feature_scores))

`feature_importances` 列表中的每个元素都是一个二元组，第一个元素是特征名称，第二个元素是特征重要性分数。可以根据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。