코드 - Weka의 LinearRegression 클래스

package kit.weka;

import weka.classifiers.Evaluation;

import weka.classifiers.functions.LinearRegression;

import weka.core.Instance;

import weka.core.Instances;

import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class LegressionTest

    public static void main(String[] args) throws Exception

        // TODO Auto-generated method stub

        DataSource train_data = new DataSource("d:\\Program Files\\Weka-3-7\\data\\train.arff");//

        DataSource test_data = new DataSource("d:\\Program Files\\Weka-3-7\\data\\test.arff");//

        Instances insTrain = train_data.getDataSet();

        Instances insTest = test_data.getDataSet();

        insTrain.setClassIndex(insTrain.numAttributes()-1);//      ，target index

        insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);//      ，target index

        LinearRegression lr = new LinearRegression();//

        lr.buildClassifier(insTrain);//

        Evaluation eval=new Evaluation(insTrain);

        eval.evaluateModel(lr, insTest);//

        System.out.println(eval.meanAbsoluteError());//  ＭＡＥ

.csharpcode, .csharpcode pre
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:

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.csharpcode, .csharpcode pre font-size: small; color: black; font-family: consolas, "Courier New", courier, monospace; b...

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