matlab光谱数据预测模型

在使用Matlab进行光谱数据预测模型的建立时，可以采用PLSR（偏最小二乘回归）或PCR（主成分回归）方法。在选择模型的成分数量时，可以使用交叉验证的方法来避免过度拟合数据。交叉验证通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差，从而避免了预测误差的乐观偏差。因此，在选择成分数量时，需要考虑减少预期误差的目标。简单地使用大量成分可以很好地拟合当前的观测数据，但这种策略会导致过度拟合，使模型不能很好地推广到其他数据，并对预期误差给出过度乐观的估计。因此，在选择成分数量时需要权衡模型的拟合能力和泛化能力，以减少预期误差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [光谱预处理算法(matlab版本)](https://blog.csdn.net/Echo_Code/article/details/121204723)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/129387019)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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