用MATLAB写一段通过plsr得出r2值得代码
时间: 2024-01-26 09:01:47 浏览: 22
好的,这里是一段通过PLSR得出R2值的MATLAB代码:
```matlab
% 假设你已经有了训练数据X和响应变量Y
% n为样本数,p为变量数
[n,p] = size(X);
% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * n);
train_idx = randperm(n, train_size);
test_idx = setdiff(1:n, train_idx);
X_train = X(train_idx,:);
Y_train = Y(train_idx,:);
X_test = X(test_idx,:);
Y_test = Y(test_idx,:);
% 使用PLSR进行建模
num_components = 5;
[XL,~,Xs,YL,~,Ys,~,~,R2X,R2Y] = plsregress(X_train, Y_train, num_components);
% 计算测试集上的预测值
Y_pred = [ones(length(X_test),1) X_test] * [YL; XL]';
Y_pred = Y_pred * Ys + Y_train_mean; % 还原预测值
% 计算R2值
SSres = sum((Y_test - Y_pred).^2);
SStot = sum((Y_test - mean(Y_test)).^2);
R2 = 1 - SSres/SStot;
disp(['R2值为:' num2str(R2)]);
```
这段代码首先将数据集分为训练集和测试集,然后使用PLSR进行建模,得到训练集上的XL和YL,以及测试集上的预测值Y_pred。最后,计算测试集上的R2值,并输出到控制台上。注意,这里的Y_train_mean是训练集响应变量Y的均值,需要先计算出来。