Предположим, я использую Spark для обучения модели логистической регрессии и настроил ее на 100 итераций.
Можно ли получить модельные коэффициенты для каждой из 100 итераций, а не только для последней?
Я знаю, что у меня есть lrm.summary.objectiveHistory, но этого недостаточно (что мне действительно нужно, так это объективная оценка каждого наблюдения, а не только агрегированного).