java实现多元线性回归算法

在Java中实现多元线性回归算法，通常会使用一些统计学库如Apache Commons Math、Weka或者第三方数据科学库如JMLib。以下是一个基本步骤：

1. **导入库**：首先，需要引入包含数学计算功能的库。

import org.apache.commons.math3.linear.*;

2. **创建模型**：定义一个变量矩阵X（特征集）和目标变量向量y（响应值）。例如，如果有一个二维特征向量(x1, x2)和一个响应值y，那么可以这样初始化：

RealMatrix X = MatrixUtils.createRealMatrix(data.getX()); // 数据集特征矩阵
double[] y = data.getY(); // 目标变量数组

3. **实例化工具**：使用`LeastSquaresRegression`来创建多元线性回归模型。

LeastSquaresRegression regression = new LeastSquaresRegression();

4. **拟合模型**：将特征矩阵和目标向量添加到模型中进行训练。

regression.newSampleData(X, y);

5. **预测**：有了模型后，可以对新的输入数据进行预测。

double[] predictions = regression.predict(new double[][]{new double[]{1.0, 2.0}}); // 预测新的点

6. **评估**：可以获取模型的相关统计信息，比如残差平方和(RSS)或R方(R-squared)。

double rss = regression.getResidualSumOfSquares();
double rSquared = regression.getRSquare();