逻辑回归 java实现

逻辑回归是一种用于预测二分类或多分类问题的线性模型，它基于sigmoid函数将线性组合转换为概率形式。在Java中实现逻辑回归，可以借助一些开源库如Apache Commons Math或 Smile库。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **添加依赖**：如果你选择的是Smile库，可以在Maven项目中添加`<dependency>`标签，如：

   <dependency>
       <groupId>com.github.haifengl</groupId>
       <artifactId>smile-core</artifactId>
       <version>2.x.x</version>
   </dependency>

2. **数据准备**：导入数据集，并将其分为特征（X）和目标变量（y）。通常需要对数值型特征进行归一化处理。

3. **创建模型**：使用库提供的`LogisticRegression`类，初始化模型并设置相关的超参数，例如正则化项（alpha）和迭代次数。

import smile.classification.LogisticRegression;
...
LogisticRegression lr = new LogisticRegression(alpha);

4. **训练模型**：使用训练数据拟合模型。

lr.fit(X_train, y_train);

5. **预测新样本**：对于新的输入数据，使用`predict()`方法计算概率值。

double[] prob = lr.predict(X_test);

6. **评估性能**：根据预测结果和真实标签计算准确率、召回率等指标。