Java实现回归算法详解（从零开始掌握线性回归的Java编程）

为什么用 Java 实现回归算法？

虽然 Python 在数据科学领域更流行，但 Java 在企业级应用、高性能计算和 Android 开发中占据重要地位。掌握线性回归Java实现，能让你在 Java 生态中处理Java数据分析任务，无需切换语言。

动手实现：简单线性回归（单变量）

我们将使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）来计算斜率（slope）和截距（intercept）。公式如下：

slope = Σ((xᵢ - x̄)(yᵢ - ȳ)) / Σ(xᵢ - x̄)²
intercept = ȳ - slope × x̄

下面是一个完整的 Java 类实现：

public class LinearRegression {    private double slope;    private double intercept;    // 训练模型    public void fit(double[] x, double[] y) {        if (x.length != y.length) {            throw new IllegalArgumentException("输入数组长度不一致");        }        int n = x.length;        double sumX = 0, sumY = 0, sumXY = 0, sumX2 = 0;        for (int i = 0; i < n; i++) {            sumX += x[i];            sumY += y[i];            sumXY += x[i] * y[i];            sumX2 += x[i] * x[i];        }        double meanX = sumX / n;        double meanY = sumY / n;        // 计算斜率        this.slope = (sumXY - n * meanX * meanY) / (sumX2 - n * meanX * meanX);        // 计算截距        this.intercept = meanY - this.slope * meanX;    }    // 预测新值    public double predict(double x) {        return this.intercept + this.slope * x;    }    // 获取模型参数    public double getSlope() { return slope; }    public double getIntercept() { return intercept; }}

使用示例

假设我们有一组房屋面积（平方米）和价格（万元）的数据：

public class Main {    public static void main(String[] args) {        // 训练数据：面积 vs 价格        double[] area = {50, 60, 70, 80, 90, 100};        double[] price = {300, 350, 400, 450, 500, 550};        LinearRegression model = new LinearRegression();        model.fit(area, price);        System.out.println("斜率: " + model.getSlope());        System.out.println("截距: " + model.getIntercept());        // 预测 110 平米的房子价格        double predictedPrice = model.predict(110);        System.out.println("110平米预测价格: " + predictedPrice + " 万元");    }}

运行结果将输出类似：

斜率: 5.0截距: 50.0110平米预测价格: 600.0 万元

进阶建议

• 尝试扩展为多元线性回归（多个输入特征）
• 加入 R² 决定系数评估模型性能
• 使用 Apache Commons Math 或 Weka 等 Java 库处理更复杂的Java数据分析任务
• 可视化预测结果（可结合 JavaFX 或导出 CSV 用 Excel 查看）

总结

通过本教程，你已经掌握了如何用 Java 从零实现一个线性回归模型。这不仅加深了你对Java回归算法的理解，也为后续学习更复杂的机器学习Java教程打下了坚实基础。记住，实践是最好的老师——试着用真实数据集测试你的模型吧！