应用线性回归预测医疗费用（c语言详细代码）

应用线性回归模型预测医疗费用通常需要先收集相关的医疗数据，如年龄、性别、疾病类型、过往病史等作为特征（X），以及对应的医疗费用作为目标变量（Y）。在C语言中实现线性回归，我们可以使用简单的梯度下降法来进行参数估计。

以下是基于单个样本的简单线性回归模型的C语言示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 定义线性回归函数
double linear_regression(double x, double w[2]) {
    return w[0] + w[1] * x;
}

// 梯度下降算法
void gradient_descent(double* weights, double learning_rate, double data[], double target[], int num_samples, int iterations) {
    double m = (double)(num_samples - 1); // 样本数减一，用于计算均值
    for (int i = 0; i < iterations; ++i) {
        double y_pred_avg = 0;
        for (int j = 0; j < num_samples; ++j) {
            double error = target[j] - linear_regression(data[j], weights);
            y_pred_avg += linear_regression(data[j], weights) / m;
            weights[0] += learning_rate * error / m; // b的更新
            weights[1] += learning_rate * error * data[j] / m; // w1的更新
        }
    }
}

// 主函数
int main() {
    double learning_rate = 0.01; // 学习率
    int num_iterations = 1000; // 迭代次数
    double data[] = {age, gender, disease_type, past_history}; // 示例特征数组
    double target[] = {medical_cost}; // 目标医疗费用
    double weights[2]; // 初始权重 [b, w1]
    weights[0] = weights[1] = 0; // 初始化

    gradient_descent(weights, learning_rate, data, target, 1, num_iterations); // 单样本预测
    printf("预测的医疗费用: %.2f\n", linear_regression(data[0], weights)); // 使用模型预测

    return 0;
}

请注意，这个示例仅适用于单个样本预测，实际应用中会处理整个数据集。此外，为了更准确地预测，可能需要对数据进行预处理（比如标准化或归一化），并考虑特征选择和正则化等因素。