CARS=carspls(X,y,A,fold,method,num,selectLV,originalVersion,order)参数介绍
时间: 2023-05-28 19:03:56 浏览: 90
输入参数:
- X: 数据矩阵,行表示样本数,列表示变量数
- y: 因变量,一维数组,长度为样本数
- A: 模型需要选择的变量数范围,例如[1,2,3,4,5]表示选择1至5个变量
- fold: 交叉验证的折数,一般取5或10
- method: 建模方法,可选'PLS'或'OPLS'
- num: OPLS模型中的预测变量数目,当method为'OPLS'时需要指定
- selectLV: 指定PLS模型中的潜在变量数,当selectLV为0时,自动选择最优的潜在变量数
- originalVersion: 是否使用原版VIP,可选True或False
- order: 变量重要性排序方式,可选'ascend'或'descend'
输出参数:
- T: 训练样本的得分矩阵
- P: 与T对应的回归系数矩阵
- Q: 预测样本的得分矩阵
- B: 与Q对应的回归系数矩阵
- W: 变量权重矩阵
- VIP: 变量重要性排序结果
- RMSECV: 交叉验证均方根误差
- R2Y: 模型拟合优度
- R2Y_pred: 预测集拟合优度
- R2X: 变量解释度
- R2X_pred: 预测集变量解释度
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pycaret中setup(data=x_train, test_data=x_test, target='label', fold=7)的fold参数
在 PyCaret 中,setup 函数的 fold 参数用于指定交叉验证的折数。交叉验证是一种评估模型泛化性能的技术,它将数据集分成 K 个互不重叠的子集,其中 K 就是交叉验证的折数。在每一轮交叉验证中,其中的一个子集被用作测试集,其余的子集被用作训练集。通过多轮交叉验证,可以获得模型的平均性能指标,从而更好地评估模型的泛化能力。在 PyCaret 中,默认的交叉验证折数是 10,可以通过设置 setup 函数的 fold 参数来修改折数。在给定的代码中,fold 参数设置为 7,即进行 7 折交叉验证。
pycaret中setup(data=x_train, test_data=x_test, target='label', fold=7)的target参数能设置多个吗
在 PyCaret 中,setup 函数的 target 参数用于指定数据集中的目标变量(即标签)。目标变量是需要进行预测的变量,因此在建模和评估中都会用到它。在默认情况下,target 参数只能指定一个目标变量。如果数据集中有多个目标变量需要预测,可以将其拆分成多个单独的数据集,并对每个数据集分别进行建模和评估。另外,如果需要同时预测多个目标变量,可以使用多目标学习或多输出预测等技术,这超出了 PyCaret 的范畴。因此,总的来说,PyCaret 的 target 参数只能设置一个目标变量。
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