r - 使用 Java 进行预测分析

Question

我正在开发一个基于 Spring 的 Web 应用程序，该应用程序根据用户历史数据执行预测分析并向用户提供报价。我需要实现预测分析或任何回归类型的功能，以提供置信度分数/预测来呈现这些报价。我是一名 Java 开发人员，并查看了 Weka、Mahout 以获得所需的结果。但是这两种工具都没有提供好的文档，并且很难继续使用它们。我需要关于基于 Java 的分析 API 的建议，以使用回归或神经网络或决策树处理我的数据，并提供一个置信度分数来描述客户未来购买产品的可能性。

在这方面的任何帮助都是非常可观的。

Answer 1

我刚刚完成了一个长期项目，该项目涉及使用 JRI 包使用 JavaFx 和 R 构建 GUI，它使用forecastR 包中的预测。

如果你选择这个解决方案 (JavaFX + R) ，所有 R 的统计打包都将被使用，R 有很好的文档，但是接口jri是一个挑战。我构建的程序处于独立模式，而不是网络启动。

大多数大惊小怪都是关于设置所有环境变量，以及将参数传递给 JVM，最大的问题是部署，你需要确保你的客户端有 R，并在他们的 PC 中设置 R 和 Java 之间的所有链接。

如果您对使用 Java /JRI 的 R 中的任何预测分析（树、回归..）感兴趣，请告诉我并发布。

Answer 2

我建议您继续尝试使用 Weka。这是一个很棒的工具，不仅可以用于实现，还可以让您了解哪些算法适合您，您的数据是什么样的等等。这本书物有所值，但如果您不愿意购买，这wiki 页面可能是一个很好的起点。

最好从测试开始，而不是编程——我相信这句话是“机器学习的 60% 的困难在于理解数据集”。玩转 Weka GUI，找出最适合您和您的数据的方法，并尝试一些元分类器（增强、装袋、堆叠）；它们通常会给出很好的结果（以处理时间为代价）。