ARDRegression C++

ARDRegression是一种回归算法，可以用于解决特征数量多于样本数量的情况下的线性回归问题。在C++中，可以使用OpenCV库中的cv::ml::ARDRegression类实现ARD回归。以下是一个简单的示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::ml;

int main()
{
    // 创建ARDRegression对象
    Ptr<ARDRegression> ardr = ARDRegression::create();

    // 构造训练数据
    Mat trainData = (Mat_<float>(5, 3) << 1, 2, 3,
                                          2, 3, 4,
                                          3, 4, 5,
                                          4, 5, 6,
                                          5, 6, 7);
    Mat labels = (Mat_<float>(5, 1) << 2, 3, 4, 5, 6);

    // 训练模型
    ardr->train(trainData, ROW_SAMPLE, labels);

    // 预测
    Mat testData = (Mat_<float>(1, 3) << 6, 7, 8);
    Mat predictedLabels;
    ardr->predict(testData, predictedLabels);

    // 输出预测结果
    std::cout << "Predicted label: " << predictedLabels.at<float>(0, 0) << std::endl;

    return 0;
}

在上面的示例中，我们创建了一个ARDRegression对象，然后使用训练数据和标签训练模型。最后，我们使用测试数据进行预测，并输出预测结果。