多元线性回归 java实现_多元线性回归----Java简单实现

多元线性回归是一种常见的机器学习算法，可以用来预测多个自变量与一个因变量之间的关系。在Java中，可以使用一些数学库来实现多元线性回归。

以下是一个简单的多元线性回归实现代码示例：

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

public class MultipleLinearRegression {
    public static void main(String[] args) {
        // 构造样本数据
        double[][] x = { { 1, 2, 3 }, { 2, 3, 4 }, { 3, 4, 5 }, { 4, 5, 6 }, { 5, 6, 7 } };
        double[] y = { 5, 6, 7, 8, 9 };

        // 创建多元线性回归对象
        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(y, x);

        // 计算系数
        double[] beta = regression.estimateRegressionParameters();
        System.out.println("系数：");
        for (double b : beta) {
            System.out.println(b);
        }

        // 预测
        double[] xNew = { 6, 7, 8 };
        double yNew = regression.predict(xNew);
        System.out.println("预测值：" + yNew);
    }
}

在代码中，先构造了一个样本数据集，包括三个自变量和一个因变量。然后，创建了一个多元线性回归对象，并将样本数据集传入。通过调用 `estimateRegressionParameters()` 方法，可以计算出回归系数。最后，通过调用 `predict()` 方法，可以预测新的自变量对应的因变量值。

需要注意的是，这里使用了 `org.apache.commons.math3` 库中的 `OLSMultipleLinearRegression` 类来实现多元线性回归。如果没有安装该库，可以在 Maven 中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

以上就是一个简单的多元线性回归实现示例。当然，实际应用中还需要考虑数据预处理、模型评估等问题。