python PLSR VIP

在sklearn中，PLSR（Partial Least Squares Regression）回归模型并没有直接计算VIP值的方法。然而，VIP值在变量筛选中非常重要。下面是一个计算VIP值的函数的代码思路和完整代码：

def compute_VIP(X, y, R, T, A):
    p = X.shape[1]
    Q2 = np.square(np.dot(y.T, T))
    VIPs = np.zeros(p)
    temp = np.zeros(A)
    for j in range(p):
        for a in range(A):
            temp[a] = Q2[a] * pow(R[j, a] / np.linalg.norm(R[:, a]), 2)
        VIPs[j] = np.sqrt(p * np.sum(temp) / np.sum(Q2))
    return VIPs

这个函数通过计算每个预测变量的VIP值来评估其在PLSR模型中的重要性。VIP值表示每个变量对模型解释的总方差的贡献程度。具有较高VIP值的变量对于预测响应变量很重要，而具有较低VIP值的变量则不太重要。