Java实现逻辑回归对成绩进行二分类（借助weka工具包）

最新推荐文章于 2025-10-11 06:19:29 发布

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#java #机器学习

本文介绍了如何使用Java结合Weka工具包实现逻辑回归对成绩进行二分类。通过引入依赖并创建LogisticRegression类，实现了基于60分界限的准确分类。虽然未采用硬编码的及格判断，模型预测结果显示高度准确性。注意，未经处理的预测结果可能不符合预期，逻辑回归的分类需额外处理。建议新手尝试，但专业数据分析推荐使用MATLAB。

Java实现逻辑回归对成绩进行二分类（借助weka工具包）

因为涉及到版权问题，只弄核心部分。

数据方面以及weka在这一篇博客中介绍了
链接: https://blog.youkuaiyun.com/Nothing_ness/article/details/109337875.

1引入依赖pom.xml(记得刷新maven配置)

<!--     weka集成java-->
        <dependency>
            <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
            <artifactId>weka-stable</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
        </dependency>

2新建类LogisticRegression

import weka.classifiers.functions.Logistic;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.SparseInstance;
import weka.core.converters.ArffLoader;

import java.io.File;

/**
 * @Author:wzy
 * @Date: 2020-10-20 10:49
 * @Description:
 */
public class LogisticRegression {

    private LogisticRegression(){

    }

    /***
     * @param arffPath 训练的文