c ++实现rss算法

RSS算法（Residual Sum of Squares，残差平方和）是一种线性回归模型的评价指标，用于衡量模型对样本数据的拟合程度。在C语言中，实现RSS算法可以按照以下步骤进行：

1. 定义样本数据

假设我们有n个样本数据，每个样本数据包含m个特征，可以定义一个二维数组samples，其中samples[i][j]表示第i个样本的第j个特征。

2. 定义模型参数

假设我们的线性回归模型为y = w0 + w1*x1 + w2*x2 + ... + wm*xm，其中w0、w1、w2、...、wm为模型参数，可以定义一个一维数组params，其中params[0]表示w0，params[1]表示w1，依此类推。

3. 计算预测值

对于第i个样本，我们可以通过以下公式计算其预测值：

y_pred = params[0] + params[1]*samples[i][0] + params[2]*samples[i][1] + ... + params[m]*samples[i][m-1]

4. 计算残差平方和

对于所有n个样本，我们可以通过以下公式计算其残差平方和（RSS）：

rss = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
double y_pred = params[0];
for (int j = 0; j < m; j++) {
y_pred += params[j+1] * samples[i][j];
}
double residual = y_pred - y[i];
rss += residual * residual;
}

其中y[i]为第i个样本的真实值。

5. 返回RSS值

最后返回计算得到的RSS值即可。

完整代码如下：

#include <stdio.h>

double rss(double** samples, double* y, int n, int m, double* params) {
    double rss = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        double y_pred = params[0];
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            y_pred += params[j+1] * samples[i][j];
        }
        double residual = y_pred - y[i];
        rss += residual * residual;
    }
    return rss;
}

int main() {
    double samples[3][2] = {{1, 2}, {2, 4}, {3, 6}};
    double y[3] = {3, 6, 9};
    double params[3] = {0, 0, 0};
    printf("RSS: %.2f\n", rss(samples, y, 3, 2, params));
    return 0;
}