近红外光谱预处理python PLSR

对于近红外光谱数据的预处理，可以使用Python中的scikit-learn库进行PLSR建模。首先需要对光谱数据进行预处理，包括去除基线漂移、光谱平滑和标准化等步骤。然后使用PLSR模型进行建模和预测。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 建立PLSR模型
pls = PLSRegression(n_components=10)

# 建立预处理管道
preprocessing = Pipeline([
    ('baseline', BaselineRemoval()),
    ('smoothing', SpectralSmooth()),
    ('scaling', StandardScaler())
])

# 进行预处理和建模
X_train_preprocessed = preprocessing.fit_transform(X_train)
pls.fit(X_train_preprocessed, y_train)

# 进行预测
X_test_preprocessed = preprocessing.transform(X_test)
y_pred = pls.predict(X_test_preprocessed)

其中，`BaselineRemoval`和`SpectralSmooth`是自定义的基线去除和光谱平滑类，可以根据具体需求进行修改。