[java] Apache Commons Math를 사용하여 로지스틱 회귀 분석

22 Dec 2023

java

로지스틱 회귀는 통계적 기법을 사용하여 분류 문제를 해결하는 데에 널리 사용되는 방법입니다. 이 기술은 관측된 데이터와 예측된 결과 간의 상관 관계를 모델링합니다. Apache Commons Math는 Java 개발자들에게 다양한 수학적 문제를 해결할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아봅시다.

1. Apache Commons Math 의존성 추가

먼저 Maven 또는 Gradle 프로젝트의 의존성에 Apache Commons Math를 추가해야 합니다.

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

또는 Gradle을 사용하는 경우:

implementation 'org.apache.commons:commons-math3:3.6.1'

2. 데이터 준비

로지스틱 회귀 분석을 수행하기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 특성 행렬과 응답 벡터를 생성하고 데이터를 적절히 채워넣어야 합니다.

double[][] features = { {2.3, 1.4}, {3.5, 2.4}, {3.9, 1.8}, {2.8, 2.6} };
double[] labels = {1, 0, 1, 0};

3. 로지스틱 회귀 모델 피팅

Apache Commons Math를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 피팅할 수 있습니다. 아래 코드는 로지스틱 회귀 모델을 초기화하고 데이터를 사용하여 적합화하는 예제입니다.

import org.apache.commons.math3.analysis.function.Sigmoid;
import org.apache.commons.math3.linear.ArrayRealVector;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrixFormat;
import org.apache.commons.math3.optim.ConvergenceChecker;
import org.apache.commons.math3.optim.SimpleVectorValueChecker;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.vector.jacobian.LevenbergMarquardtOptimizer;
import org.apache.commons.math3.optimization.Weight;

public class LogisticRegressionExample {
    public static void main(String[] args) {
        double[][] features = {{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}};
        double[] labels = {0, 1, 0};
        
        RealMatrix X = new Array2DRowRealMatrix(features);
        RealVector y = new ArrayRealVector(labels);

        LogisticRegression logisticRegression = new LogisticRegression(X, y);
        Weight weights = new Weight(); // Initialize weights
        LevenbergMarquardtOptimizer optimizer = new LevenbergMarquardtOptimizer();

        ConvergenceChecker<Evaluation> checker = new SimpleVectorValueChecker(1e-5, 1e-5); 
        LogisticObjectiveFunction objective = new LogisticObjectiveFunction(X, y);

        logisticRegression.setWeight(weights);
        logisticRegression.setOptimizer(optimizer);
        logisticRegression.setConvergenceChecker(checker);
        logisticRegression.setObjectiveFunction(objective);

        Evaluation evaluation = logisticRegression.fit();

        double[] fittedCoefficients = evaluation.getPoint().toArray();
        RealMatrixFormat format = new RealMatrixFormat("  ", "", "", "", "\n", "");

        System.out.println("Fitted Coefficients:");
        System.out.println(format.format(new Array2DRowRealMatrix(fittedCoefficients)));

        System.out.println("Iterations: " + evaluation.getIterations());
    }
}

위의 예제에서는 Apache Commons Math를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 적합시키는 방법을 보여줍니다. Optimization 알고리즘, 수렴 검사 및 초기값 설정에 대한 코드도 포함되어 있습니다.

결론

Apache Commons Math를 사용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 이 라이브러리를 사용하면 Java 언어로 통계적 모델링을 쉽게 구현할 수 있습니다. 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 많이 사용되는 기술이므로 Apache Commons Math의 활용법을 익히는 것이 유용할 것입니다.