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上面代码转换为C语言代码

时间: 2025-02-11 15:12:09 浏览: 23

在C语言中，没有内置的数据科学库像Python的`sklearn`那样强大，但你可以使用一些第三方库，比如`mlpack`来进行机器学习。以下是线性回归的基本示例，使用`mlpack`库实现： ```c #include <mlpack/core.hpp> #include <mlpack/methods/linear_regression/linear_regression.hpp> // 假设我们有一个二维数组保存了特征数据 X 和目标值 y double* X = ...; // 读取特征数据 int X_size = ...; double* y = ...; // 读取目标值 int y_size = ...; // 初始化 mlpack 的环境 mlpack::Initialize(); // 创建线性回归模型 mlpack::regression::LinearRegression lr(X_size); // 训练模型 lr.AddPoints(X, y, y_size); // 添加样本点 lr.Train(); // 训练模型 // 预测 std::vector<double> predictions(X_size); for (size_t i = 0; i < X_size; ++i) { lr.Predict(predictions[i], X[i]); } // 结束mlpack环境 mlpack::Finalize(); // 如果需要，可以在这里计算预测结果与真实值的差异 // ... // 清理内存 delete[] X; delete[] y; ``` 请注意，C++代码结构较为复杂，这里简化了很多细节，实际使用时可能需要考虑错误处理和内存管理。

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