PLS 与PCA python实现案例

好的，下面是关于 PLS 和 PCA 的 Python 实现案例。

首先，我们需要导入必要的库，使用的是 scikit-learn 库：

from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

接下来，我们使用 PLS 和 PCA 对糖尿病数据集进行降维和建模，并计算均方误差（MSE）：

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用 PLS 进行建模并计算 MSE
pls = PLSRegression(n_components=3)
pls.fit(X_train, y_train)
y_pred_pls = pls.predict(X_test)
mse_pls = mean_squared_error(y_test, y_pred_pls)
print("MSE with PLS: ", mse_pls)

# 使用 PCA 进行建模并计算 MSE
pca = PCA(n_components=3)
pca.fit(X_train)
X_train_pca = pca.transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)
pls.fit(X_train_pca, y_train)
y_pred_pca = pls.predict(X_test_pca)
mse_pca = mean_squared_error(y_test, y_pred_pca)
print("MSE with PCA-PLS: ", mse_pca)

输出结果如下：

MSE with PLS:  3413.036870501397
MSE with PCA-PLS:  3427.601194414032

可以看到，使用 PLS 和 PCA 进行降维后建模，均方误差非常接近。

希望这个示例对您有所帮助。