偏最小二乘结合支持向量机

偏最小二乘结合支持向量机（PLS-SVM）是一种结合了偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM）的方法。它主要用于解决高维数据下的分类和回归问题。PLS-SVM通过PLSR将原始数据降维，然后使用SVM进行分类或回归。相比于传统的SVM，PLS-SVM可以更好地处理高维数据，提高模型的预测精度和泛化能力。

以下是PLS-SVM的基本步骤：
1. 对原始数据进行预处理，包括去均值和标准化等操作。
2. 使用PLSR将原始数据降维，得到新的特征向量。
3. 使用SVM对降维后的数据进行分类或回归。
4. 根据实际情况调整模型参数，如核函数类型、惩罚因子等。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用PLS-SVM进行分类：

from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 加载数据
X, y = load_data()

# 定义PLS-SVM模型
pls_svm = Pipeline([
    ('pls', PLSRegression(n_components=2)),
    ('svm', SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1))
])

# 训练模型
pls_svm.fit(X, y)

# 预测新数据
y_pred = pls_svm.predict(X_new)