要实现带回归变量的Logistic回归算法，可以使用Java的机器学习库，例如Weka或者Apache Spark。以下是使用Weka实现Logistic回归算法的示例代码：
import weka.classifiers.functions.Logistic;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
public class LogisticRegressionExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Load data
DataSource source = new DataSource("path/to/data.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// Build model
Logistic model = new Logistic();
model.buildClassifier(data);
// Print coefficients
double[] coefficients = model.coefficients();
for (int i = 0; i < coefficients.length; i++) {
System.out.println("Coefficient " + i + ": " + coefficients[i]);
}
}
}
在这个例子中，我们使用Weka库加载数据集，设置分类器的类型为Logistic回归，使用训练数据训练模型，并输出回归系数。如果你想添加回归变量，只需将其包含在数据集中即可。
需要注意的是，Logistic回归算法需要处理标称型数据，而不是连续型数据。因此，在使用Logistic回归算法之前，需要对连续型数据进行离散化处理。可以使用Weka库中的DiscretizeFilter实现离散化。