PLS python

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLS）是一种常用于探索性因子分析和建立预测模型的方法。在Python中，我们可以使用sklearn库中的PLSRegression类来实现PLS。通过构造数据和定义PLS模型，然后使用fit()函数来训练模型，最后使用predict()函数来进行预测。下面是一个使用Python实现PLS的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression

# 构造数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_train = np.array([10, 20, 30, 40])

# 定义PLS模型，
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [使用Python进行偏最小二乘回归（PLS）](https://blog.csdn.net/update7/article/details/131735596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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