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私はLinearRegressionで処理されるDataFrameを持っています。私はそれを行う場合は、直接、下記のように、私は、モデルの詳細を表示することができます。私は（下記の簡略化した例のように）パイプラインの内側にそれを使用する場合、MLパイプラインの基礎となるモデルのパラメータにアクセスするには？
val lr = new LinearRegression()
val lrModel = lr.fit(df)
lrModel: org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel = linReg_b22a7bb88404
println(s"Coefficients: ${lrModel.coefficients} Intercept: ${lrModel.intercept}")
Coefficients: [0.9705748115939526] Intercept: 0.31041486689532866
しかし
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(lr))
val lrModel = pipeline.fit(df)
私は次のエラーを取得します。
scala> lrModel
res9: org.apache.spark.ml.PipelineModel = pipeline_99ca9cba48f8
scala> println(s"Coefficients: ${lrModel.coefficients} Intercept: ${lrModel.intercept}")
<console>:68: error: value coefficients is not a member of org.apache.spark.ml.PipelineModel
println(s"Coefficients: ${lrModel.coefficients} Intercept: ${lrModel.intercept}")
^
<console>:68: error: value intercept is not a member of org.apache.spark.ml.PipelineModel
println(s"Coefficients: ${lrModel.coefficients} Intercept: ${lrModel.intercept}")
私は（それがあるため、パイプラインの、私は別のクラスを持って明らかです）、それが何を意味するかを理解し、本当の基礎となるモデルを取得する方法がわかりません。