C言語でロジスティック回帰モデルを実装するにはどうすればよいですか？

C言語では、ライブラリ関数と数学関数を活用することで、ロジスティック回帰モデルを実装できます。以下に簡単なサンプルコードを示します。

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// sigmoid函数
double sigmoid(double x) {
    return 1 / (1 + exp(-x));
}

// logistic回归模型
double logistic_regression(double x[], double coefficients[], int num_features) {
    double logit = coefficients[0];  // 截距项
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        logit += coefficients[i+1] * x[i];  // 线性部分
    }
    return sigmoid(logit);
}

int main() {
    // 训练好的系数
    double coefficients[] = {-2.3, 1.4, -0.7};
    
    // 输入特征
    double x[] = {1.2, -0.5};
    
    // 预测结果
    double prediction = logistic_regression(x, coefficients, 2);
    
    printf("Prediction: %f\n", prediction);
    
    return 0;
}

上記のコードでは、logistic_regression関数がロジスティック回帰モデルを実装しており、入力特徴ベクトルx、係数配列coefficients、および特徴の数num_featuresを引数として受け取り、予測結果を返します。main関数では、学習済みの係数と入力特徴を定義し、logistic_regression関数を使用して予測を実行し、結果を出力します。

なお、上記のコードは簡略化された例ですので、実用時は更なる最適化・拡張が必要となる場合があります。