java逻辑回归预测代码
在Java中实现逻辑回归预测的代码可能如下。在这个例子中，我们将使用Apache Commons Math库来处理数学计算。
首先，你需要添加Apache Commons Math库到你的项目中。如果你使用Maven，你可以在你的l文件中添加以下依赖：
xml
<dependency> 
    <groupId>org.apachemons</groupId> 
    <artifactId>commons-math3</artifactId> 
    <version>3.6.1</version> 
</dependency>
然后，你可以使用以下代码来实现逻辑回归：
java
import org.apachemons.math3.linear.*; 
public class LogisticRegression { 
    private double[] coefficients; 
    private double intercept; 
    public LogisticRegression(double[][] x, double[] y) { 
        int n = x[0].length; 
        int m = x.length; 
        double[][] a = new double[m][n+1]; 
        for (int i = 0; i < m; i++) { 
            for (int j = 0; j < n; j++) { 
                a[i][j] = x[i][j]; 
            } 
            a[i][n] = 1; // 添加偏置项 
        } 
        double[] b = new double[m]; 
        for (int i = 0; i < m; i++) { 
            b[i] = y[i]; 
        } 
        RealVector params = new ArrayRealVector(n+1); // 初始化为0的向量 
        RealMatrix aMatrix = new Array2DRowRealMatrix(a); // 初始化为0的矩阵 
        LevenbergMarquardtOptimizer optimizer = new LevenbergMarquardtOptimizer(); 
        NonLinearCurveFitter fitter = new NonLinearCurveFitter(optimizer); 
        fitter.fit(aMatrix, b, params); // 使用最小二乘法拟合数据，得到参数值 
        this.intercept = Entry(0); // 偏置项为第一个参数值 
        fficients = new double[n]; // 系数数组，长度为特征数n 
        for (int i = 1; i < n+1; i++) { // 第一个参数是偏置项，不保存为系数值，所以从i=1开始保存 
            fficients[i-1] = Entry(i); 
        } 
    } 
    public double predict(double[] x) { 
        double result = 0; 
        for (int i = 0; i < x.length; i++) { // 对每个特征值进行线性运算，加上偏置项得到预测值 
            result += x[i] * fficients[i]; 
        } 
        result += this.intercept; // 加上偏置项得到最终预测值  正则化逻辑回归
        return result; // 使用sigmoid函数将预测值转化为概率值，但这里直接返回预测值，不做sigmoid转换，因为预测值本身在0和1之间。如果需要转化为概率值，可以使用sigmoid函数。 
    } 
}
注意：这个代码只是一个简单的逻辑回归实现，没有包含一些更复杂的功能，例如特征缩放、正则化、多分类等。在实际使用中，你可能需要根据你的需求进行修改和扩展。

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