[java] Apache Commons Math와 Machine Learning의 연동 예시

23 Nov 2023

java

이번 블로그 포스트에서는 Apache Commons Math(ACM) 라이브러리와 Machine Learning(ML)을 연동하는 예시를 살펴보겠습니다. ACM은 자바로 작성된 다양한 수치 계산을 위한 라이브러리이고, ML은 데이터 분석과 예측을 위한 기계 학습 알고리즘을 의미합니다.

1. ACM 설치 및 설정

ACM 라이브러리를 사용하기 위해서는 먼저 해당 라이브러리를 다운로드하고 프로젝트에 추가해야 합니다. 아래는 Maven을 사용하는 경우 ACM 의존성을 추가하는 예시입니다:

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

2. 데이터 준비

ML에 사용될 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 키와 몸무게 데이터를 저장하는 CSV 파일을 사용할 수 있습니다:

height,weight
160,55
170,60
175,65

3. 선형 회귀 분석

ACM의 선형 회귀 분석 기능을 사용하여 주어진 데이터에 대한 예측 모델을 만들 수 있습니다. 아래는 ACM을 사용한 선형 회귀 분석의 예시 코드입니다:

import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;
import org.apache.commons.math3.util.Pair;

public class LinearRegressionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 데이터 입력
        Pair<Double, Double>[] data = new Pair[] {
            new Pair<>(160.0, 55.0),
            new Pair<>(170.0, 60.0),
            new Pair<>(175.0, 65.0)
        };
        
        // 선형 회귀 분석 모델 생성
        SimpleRegression regression = new SimpleRegression();
        for (Pair<Double, Double> pair : data) {
            regression.addData(pair.getFirst(), pair.getSecond());
        }
        
        // 예측 결과 출력
        double predictedWeight = regression.predict(180.0);
        System.out.println("Predicted weight for 180cm: " + predictedWeight);
    }
}

위 예시 코드에서는 ACM의 SimpleRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀 분석 모델을 생성하고, addData() 메서드를 사용하여 데이터를 추가합니다. predict() 메서드를 호출하여 주어진 키에 대한 몸무게를 예측합니다.

4. 결과 및 결론

위 예시에서는 Apache Commons Math를 사용하여 Machine Learning과 연동하는 방법을 살펴보았습니다. ACM은 수치 계산에 관련된 다양한 기능을 제공하므로, Machine Learning 분야에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.

ACM 라이브러리의 자세한 사용법은 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.