我在pyspark中使用多名义logistic回归。
我有3个班，分别是0，1和2
我已经参考了下面的链接进行解释。然而，从我的输出我有几个问题。请检查
多项式logistic回归中系数矩阵、截距向量和混淆矩阵的解释
下面是我的响应变量编码为

|label|nps_category|

|1.0  |Low         |
|2.0  |Medium      |
|0.0  |High        |

下面是转换为Dataframe的稠密矩阵。下面a、b、c是特征，值是其矩阵系数

|a|b|c

|-0.1437293719469877   |0.14376690138897105       |-0.3365062932684657  
|0.24949364699076101   |-0.12324292572541203      |0.41774827297026096  
|-0.10257959384745327  |-0.005988852052928155     |-0.07248360537016586 
|-0.0031846811963206377|-0.014535123610635567     |-0.008758374331629884

多项式logistic回归中系数矩阵、截距向量和混淆矩阵的解释
以下是我的问题与上述输出
1） 我想了解为什么有4行如果我的理解是正确的，从上面的链接它是告诉每一行对应一个模型。我想知道需要设置pyspark的参数
2） 我怎么知道矩阵系数值对应于0，1或2类。
请不要忽视帮助我在这个理解。如果还有其他问题，我也会回答
请帮助我理解