Rust语言实现回归算法详解（从零开始掌握Rust机器学习基础）

准备工作：设置Rust开发环境

首先，请确保你已安装Rust。如果尚未安装，可访问 Rust官网 并运行以下命令：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

安装完成后，创建一个新的Rust项目：

cargo new rust_regression_tutorialcd rust_regression_tutorial

添加必要的依赖

我们将使用 ndarray 和 ndarray-linalg 来处理矩阵运算。打开 Cargo.toml 文件，并添加以下依赖：

[dependencies]ndarray = "0.15"ndarray-linalg = "0.16"

实现线性回归模型

现在，我们来编写核心代码。打开 src/main.rs，并输入以下内容：

use ndarray::prelude::*;use ndarray_linalg::Solve;// 线性回归结构体struct LinearRegression {    weights: Option>,}impl LinearRegression {    // 创建新实例    fn new() -> Self {        LinearRegression { weights: None }    }    // 训练模型    fn fit(&mut self, x: &Array2, y: &Array1) {        // 添加偏置项（即x0 = 1）        let ones = Array2::ones((x.nrows(), 1));        let x_with_bias = concatenate![Axis(1), ones, x.clone()];        // 使用正规方程求解：w = (X^T X)^(-1) X^T y        let xt = x_with_bias.t();        let xtx = xt.dot(&x_with_bias);        let xty = xt.dot(y);        match xtx.solve_into(xty) {            Ok(weights) => self.weights = Some(weights),            Err(e) => panic!("求解失败: {}", e),        }    }    // 预测新数据    fn predict(&self, x: &Array2) -> Array1 {        if let Some(ref w) = self.weights {            let ones = Array2::ones((x.nrows(), 1));            let x_with_bias = concatenate![Axis(1), ones, x.clone()];            return x_with_bias.dot(w);        } else {            panic!("模型尚未训练！");        }    }}fn main() {    // 示例数据：x 为特征，y 为目标值    let x = array![[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]];    let y = array![2.1, 3.9, 6.0, 8.1, 10.0];    // 创建并训练模型    let mut model = LinearRegression::new();    model.fit(&x, &y);    // 进行预测    let test_x = array![[6.0]];    let prediction = model.predict(&test_x);    println!("预测结果: {:?}", prediction);}

代码解析

上述代码实现了基于正规方程（Normal Equation）的线性回归：

• fit 方法通过矩阵运算计算最优权重；
• predict 方法使用训练好的权重进行预测；
• 我们手动添加了偏置项（即截距），使模型更通用。

运行程序：

cargo run

你应该会看到类似如下的输出：

预测结果: [12.099999999999996]

为什么选择Rust做机器学习？

虽然Python是机器学习的主流语言，但Rust编程教程所展示的性能优势不可忽视。Rust没有垃圾回收机制，内存安全由编译器保证，非常适合构建高性能、低延迟的机器学习服务。随着生态系统的成熟，Rust线性回归等基础算法的实现将越来越普及。

下一步学习建议

恭喜你完成了第一个Rust回归算法！接下来你可以尝试：

• 支持多特征输入；
• 添加梯度下降优化器；
• 集成交叉验证评估模型性能。

希望这篇Rust机器学习入门教程对你有所帮助。动手实践是掌握知识的最佳方式，快去修改代码、尝试新数据吧！