应用线性回归预测医疗费用（c语言）

应用线性回归预测医疗费用通常涉及到使用统计学模型来分析历史数据，找出医疗支出与其他变量之间的关系，例如病人的年龄、性别、病情严重程度、就诊次数等。在C语言中，你可以利用数值计算库（如liblinear、armadillo或自建矩阵运算函数）来实现这一过程。以下是基本步骤：

1. 数据预处理：收集并清洗医疗数据集，将分类特征（如性别）转换为数字表示，创建输入特征向量（X）和目标值向量（Y，即医疗费用）。

// 示例
int num_features = sizeof(features)/sizeof(features[0]);
double* X = malloc(sizeof(double)*num_features);
double* Y = malloc(sizeof(double)*num_samples);

2. 创建模型：使用线性回归库创建一个模型实例，设置学习率、迭代次数等参数。

struct LinearRegressionModel *model = createLinearRegression(num_features, learning_rate);

3. 训练模型：通过输入特征和目标值对模型进行训练。

for (int i = 0; i < num_samples; ++i) {
    train(model, X + i*num_features, Y[i]);
}

4. 预测：对于新的病人数据，使用模型预测其医疗费用。

double prediction;
prediction = predict(model, new_patient_features);

5. 结果评估：检查模型的性能，比如计算均方误差（MSE）或R-squared分数。

double mse = evaluatePrediction(Y, predictions);
printf("Mean Squared Error: %f\n", mse);