简介

静态工具类 PredictUtil，是一个数据预测工具类，它提供了以下几种数据预测方法：

线性回归预测 多项式回归预测 k近邻预测 决策树回归预测 随机森林回归预测 梯度提升树回归预测 这些方法可以满足不同的数据预测需求，通过使用不同的方法，可以提高预测的准确性和灵活性。

EasyTool.PredictUtil 类

方法说明:

• LinearRegressionPredict: 线性回归预测
• PolynomialRegressionPredict: 多项式回归预测
• KNNPredict: k近邻预测
• DecisionTreeRegressionPredict: 决策树回归预测
• RandomForestRegressionPredict: 随机森林回归预测
• GradientBoostingRegressionPredict: 梯度提升树回归预测

LinearRegressionPredict-线性回归预测

/// <summary>
/// 线性回归预测
/// </summary>
/// <param name="inputData">输入数据</param>
/// <param name="outputData">输出数据</param>
/// <returns>预测结果</returns>
public static double LinearRegressionPredict(double[] inputData, double[] outputData)

PolynomialRegressionPredict-多项式回归预测

/// <summary>
/// 多项式回归预测
/// </summary>
/// <param name="inputData">输入数据</param>
/// <param name="outputData">输出数据</param>
/// <param name="degree">多项式的次数</param>
/// <returns>预测结果</returns>
public static double PolynomialRegressionPredict(double[] inputData, double[] outputData, int degree)

KNNPredict-k近邻预测

/// <summary>
/// k近邻预测
/// </summary>
/// <param name="inputData">输入数据</param>
/// <param name="outputData">输出数据</param>
/// <param name="k">邻居数量</param>
/// <returns>预测结果</returns>
public static double KNNPredict(double[] inputData, double[] outputData, int k)

DecisionTreeRegressionPredict-决策树回归预测

/// <summary>
/// 决策树回归预测
/// </summary>
/// <param name="inputData">输入数据</param>
/// <param name="outputData">输出数据</param>
/// <returns>预测结果</returns>
public static double DecisionTreeRegressionPredict(double[] inputData, double[] outputData)

RandomForestRegressionPredict-随机森林回归预测

/// <summary>
/// 随机森林回归预测
/// </summary>
/// <param name="inputData">输入数据</param>
/// <param name="outputData">输出数据</param>
/// <param name="trees">决策树数量</param>
/// <returns>预测结果</returns>
public static double RandomForestRegressionPredict(double[] inputData, double[] outputData, int trees)

GradientBoostingRegressionPredict-梯度提升树回归预测

/// <summary>
/// 梯度提升树回归预测
/// </summary>
/// <param name="inputData">输入数据</param>
/// <param name="outputData">输出数据</param>
/// <returns>预测结果</returns>
public static double GradientBoostingRegressionPredict(double[] inputData, double[] outputData)