Struct LinearRegression 

pub struct LinearRegression { /* private fields */ }

オンライン線形回帰 (y = slope * x + intercept)。

Welford法ベースの逐次更新で、O(1) メモリ。 x, y の平均・分散・共分散から最小二乗法のパラメータを算出。

Implementations

impl LinearRegression

pub const fn new() -> Self

新しい線形回帰を作成。

pub fn observe(&mut self, x: f64, y: f64)

観測値 (x, y) を追加。

pub fn slope(&self) -> f64

傾き (slope)。

pub fn intercept(&self) -> f64

切片 (intercept)。

pub fn predict(&self, x: f64) -> f64

予測値: y = slope * x + intercept。

pub const fn r_squared(&self) -> f64

決定係数 R²。

pub const fn count(&self) -> u64

観測数。

pub const fn reset(&mut self)

リセット。

Trait Implementations

impl Clone for LinearRegression

fn clone(&self) -> Self

Returns a duplicate of the value.

fn clone_from(&mut self, source: &Self)

Performs copy-assignment from source.

impl Debug for LinearRegression

fn fmt(&self, f: &mut Formatter<'_>) -> Result

Formats the value using the given formatter.

impl Default for LinearRegression

fn default() -> Self

Returns the “default value” for a type.