[java] Apache Commons Math를 사용하여 선형 회귀 분석 시뮬레이션

22 Dec 2023

java

이 블로그 포스트에서는 Apache Commons Math 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 분석의 시뮬레이션을 수행하는 방법을 다루겠습니다.

Apache Commons Math란 무엇인가?

Apache Commons Math는 자바 개발자들이 수학 및 통계 분석을 위한 다양한 함수와 알고리즘을 포함한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 데이터 분석과 과학적 연구를 위한 유용한 도구들을 제공합니다.

선형 회귀 분석이란 무엇인가?

선형 회귀 분석은 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 기법입니다. 선형 회귀 모델을 사용하여 변수 간의 관계를 이해하고 예측할 수 있습니다.

Apache Commons Math를 사용한 선형 회귀 분석 시뮬레이션

아래는 Apache Commons Math를 사용하여 선형 회귀 분석의 시뮬레이션을 수행하는 간단한 예제 코드입니다. 이 예제 코드는 랜덤한 데이터를 생성하고, 이를 사용하여 선형 회귀 모델을 구축하는 과정을 보여줍니다.

import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresOptimizer;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresBuilder;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresFactory;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.MultivariateJacobianFunction;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.GaussNewtonOptimizer;
import org.apache.commons.math3.fitting.leastsquares.LeastSquaresProblem;
import org.apache.commons.math3.linear.DiagonalMatrix;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.vector.jacobian.LevenbergMarquardtOptimizer;

public class LinearRegressionSimulation {
    public static void main(String[] args) {
        // Generate random data
        double[] x = {1, 2, 3, 4, 5};
        double[] y = {2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5};

        // Define the model function
        MultivariateJacobianFunction model = (params) -> {
            double a = params[0];
            double b = params[1];
            double[] value = new double[5];
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                value[i] = a * x[i] + b - y[i];
            }
            return new Pair<>(new ArrayRealVector(value), new Array2DRowRealMatrix(5, 2));
        };

        // Define the optimizer
        LeastSquaresBuilder builder = new LeastSquaresBuilder();
        builder.model(model);
        builder.target(y);
        builder.weight(new DiagonalMatrix(new double[]{1, 1, 1, 1, 1}));
        builder.start(new double[]{1, 1});
        builder.maxEvaluations(100);
        builder.maxIterations(100);
        builder.lazyEvaluation(false);

        LeastSquaresOptimizer optimizer = new GaussNewtonOptimizer(1e-12, 1e-12);
        LeastSquaresProblem problem = builder.build();
        LeastSquaresOptimizer.Optimum optimum = optimizer.optimize(problem);

        // Print the results
        System.out.println("Estimated parameters: " + optimum.getPoint());
    }
}

위의 예제 코드에서는 org.apache.commons.math3 패키지의 기능을 사용하여 선형 회귀 분석 시뮬레이션을 수행합니다.

Apache Commons Math를 사용하여 선형 회귀 분석을 시뮬레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 Apache Commons Math 공식 웹사이트를 참고하시기 바랍니다.

이상으로 Apache Commons Math를 사용하여 선형 회귀 분석 시뮬레이션에 대한 간단한 소개였습니다. 이 라이브러리를 활용하여 데이터 분석 및 모델링 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있습니다.