[java] JScience 라이브러리의 선형 회귀 및 분류 지원

26 Dec 2023

java

JScience는 Java용 통계 및 수학 라이브러리로, 선형 회귀 및 분류와 같은 다양한 통계적 기능을 제공합니다.

선형 회귀

JScience를 사용하면 데이터를 기반으로 선형 회귀 분석을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 데이터 포인트를 사용하여 간단한 선형 회귀 모델을 만들 수 있습니다.

// 예시 코드
import org.jscience.mathematics.number.Real;
import org.jscience.mathematics.vector.Float64Matrix;
import org.jscience.mathematics.vector.Float64Vector;
import static javolution.text.TextBuilder.newInstance;

public class LinearRegressionExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 데이터 포인트 정의
        Float64Vector x = Float64Vector.valueOf(1, 2, 3, 4, 5);
        Float64Vector y = Float64Vector.valueOf(2, 4, 5, 4, 5);

        // 선형 회귀 모델 구축
        Real[] coeff = Float64Matrix.valueOf(x.size(), 2).transpose().solve(Float64Matrix.valueOf(x.size(), 2, 1, x)).times(y).elements();

        // 결과 출력
        newInstance().append("Intercept: ").append(coeff[0]).append(", Slope: ").append(coeff[1]);
    }
}

분류

JScience를 사용하면 데이터를 기반으로 분류 모델을 구축할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 샘플 데이터를 사용하여 간단한 분류 모델을 만들 수 있습니다.

// 예시 코드
import org.jscience.mathematics.number.Real;
import org.jscience.mathematics.vector.Float64Matrix;
import org.jscience.mathematics.vector.Float64Vector;

public class ClassificationExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 샘플 데이터 정의
        Float64Matrix input = Float64Matrix.valueOf(new double[][]{{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {4, 5}});
        Float64Vector output = Float64Vector.valueOf(0, 0, 1, 1);

        // 분류 모델 구축
        Real[] coeff = Float64Matrix.valueOf(input.size(), 2).transpose().solve(input).times(output).elements();

        // 결과 출력
        System.out.println("Intercept: " + coeff[0] + ", Slope: " + coeff[1]);
    }
}

JScience 라이브러리를 사용하면 Java에서 쉽게 선형 회귀 및 분류 모델을 구축할 수 있습니다.

더 많은 정보는 JScience 공식 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.