多元线性回归java实现

多元线性回归是一种常见的机器学习算法，可以用于预测多个自变量和一个因变量之间的关系。在Java中，可以使用一些第三方库来实现多元线性回归，如Apache Commons Math和Weka。

以下是使用Apache Commons Math实现多元线性回归的示例代码：

import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;

public class MultipleLinearRegressionExample {

    public static void main(String[] args) {
        double[][] x = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}}; // 自变量矩阵
        double[] y = {10, 20, 30}; // 因变量向量

        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(y, x); // 加载数据

        double[] beta = regression.estimateRegressionParameters(); // 计算回归系数
        double rSquared = regression.calculateRSquared(); // 计算R平方值

        System.out.println("回归系数：");
        for (double b : beta) {
            System.out.println(b);
        }
        System.out.println("R平方值：" + rSquared);
    }

}

在上面的示例中，我们使用三个自变量和一个因变量创建了一个3x3的自变量矩阵和一个长度为3的因变量向量。然后，我们使用OLSMultipleLinearRegression类计算回归系数和R平方值。

注意：在实际应用中，我们需要使用更多的数据和特征来训练多元线性回归模型，以获得更好的预测效果。