Sto lottando per trovare un modo per ottenere una regressione lineare migliore. Ho utilizzato il Moore-Penrose pseudoinverse e QR decomposition con JAMA library, ma i risultati non sono soddisfacenti. ojAlgo sarebbe utile? Ho raggiunto dei limiti di precisione che so che non dovrebbero esserci. L'algoritmo dovrebbe essere in grado di ridurre a zero l'impatto di una variabile di input. Forse questo prende la forma di minimi quadrati iterativamente riponderati, ma non conosco quell'algoritmo e non riesco a trovare una libreria per questo. L'output dovrebbe essere una matrice di peso o un vettore tale che la moltiplicazione della matrice della matrice di input per la matrice di peso produrrà una matrice di predizione. La mia matrice di input avrà quasi sempre più righe che colonne. Grazie per l'aiuto.Esiste una libreria Java per una regressione lineare migliore? (Ad es., Ripetutamente ponderato i minimi quadrati)
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A
risposta
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Se si desidera utilizzare uno strumento esterno più generico, utilizzare Octave. Penso che sia più adatto a questo genere di cose. Altrimenti, uno sguardo a:
Logistic Regression in Java In particolare: http://commons.apache.org/math/userguide/overview.html
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Non capisco pienamente alla tua domanda, ma ho usato per Apache Commons Math fare regressioni lineari prima.