pca-pls python代码

PCA-PLS（Principal Component Analysis - Partial Least Squares）是一种联合使用PCA和PLS的建模方法，用于处理高维数据集。下面是一个示例的Python代码，展示如何使用scikit-learn库实现PCA-PLS。

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设X是输入特征，y是目标变量
X = ...
y = ...

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=10)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

# PLS回归模型
pls = PLSRegression(n_components=2)
pls.fit(X_pca, y)

# 预测
y_pred = pls.predict(X_pca)