[java] Apache Commons Math를 사용한 지도학습 알고리즘 구현 방법

23 Nov 2023

java

지도학습은 기계학습의 한 분야로, 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(label)을 기반으로 모델을 학습시키는 방법입니다. 이때 Apache Commons Math를 사용하면 효과적으로 지도학습 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

Apache Commons Math는 자바에서 수학적인 계산을 효율적으로 수행할 수 있는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 수학 함수, 확률 분포, 최적화 알고리즘 등을 제공하여 지도학습에 필요한 계산을 수행하는데 도움을 줍니다.

아래는 Apache Commons Math를 사용하여 지도학습 알고리즘을 구현하는 간단한 예시입니다.

import org.apache.commons.math3.linear.*;
import org.apache.commons.math3.util.*;
import org.apache.commons.math3.stat.regression.*;

public class SupervisedLearning {
    public static void main(String[] args) {
        // 입력 데이터와 정답 데이터 준비
        double[][] input = {{1.0}, {2.0}, {3.0}, {4.0}, {5.0}};
        double[] output = {2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0};

        // 입력 데이터와 정답 데이터로부터 행렬 생성
        RealMatrix X = MatrixUtils.createRealMatrix(input);
        RealVector y = MatrixUtils.createRealVector(output);

        // 선형 회귀 모델 학습
        OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
        regression.newSampleData(y.toArray(), X.getData());
        double[] beta = regression.estimateRegressionParameters();

        // 학습된 모델의 예측 결과 출력
        for (int i = 0; i < input.length; i++) {
            double[] xi = {input[i][0]};
            double predicted = regression.predict(xi);
            System.out.println("Input: " + xi[0] + ", Predicted: " + predicted);
        }
    }
}

위의 예시에서는 Apache Commons Math의 OLSMultipleLinearRegression 클래스를 사용하여 단순 선형 회귀 모델을 구현했습니다. 입력 데이터와 정답 데이터를 준비한 후에 RealMatrix와 RealVector로 변환하고, newSampleData 메소드를 통해 학습을 수행합니다. 그리고 estimateRegressionParameters 메소드를 호출하여 모델의 계수(beta)를 추정하고, predict 메소드를 호출하여 입력에 대한 예측값을 출력합니다.

Apache Commons Math를 사용하면 다양한 지도학습 알고리즘을 구현할 수 있으며, 선형 회귀 외에도 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등을 구현할 수 있습니다. 자세한 내용과 예시는 Apache Commons Math의 공식 문서를 참고하시길 바랍니다.

참고 자료

Apache Commons Math 공식 문서: https://commons.apache.org/proper/commons-math/