PLSR 中explained variance
时间: 2023-08-25 07:13:01 浏览: 49
在 PLSR (Partial Least Squares Regression) 中,explained variance 通常指模型所解释的总数据方差的比例。具体地说,这个比例是模型预测值和实际观测值之间的协方差的平方与实际观测值方差的平均值之比。这个比例越高,说明模型所解释的数据方差越大,模型的预测能力也就越好。通常情况下,PLSR 模型的目标就是最大化 explained variance。
相关问题
python中plsr代码
PLSR是一种基于偏最小二乘回归的多元统计分析方法,用于建立输入X和输出Y之间的关系模型。Python提供了多个库和工具包,可以实现PLSR的计算和应用。
其中,scikit-learn是Python中常用的机器学习库之一,提供了PLSR的实现。在scikit-learn中,可以使用PLSR类来构建PLSR模型。首先,需要导入相应的库和函数:
```python
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
```
然后,可以实例化PLSR模型,设置参数:
```python
# 构建PLSR模型
pls = PLSRegression(n_components=2)
```
其中,n_components参数指定了潜在变量的数量。接下来,可以使用fit()方法来训练模型:
```python
# 训练模型
pls.fit(X_train, Y_train)
```
其中,X_train和Y_train分别是训练数据集的输入和输出。训练完成后,可以使用predict()方法来进行预测:
```python
# 预测
Y_pred = pls.predict(X_test)
```
其中,X_test是测试数据集的输入,Y_pred是预测的输出。可以通过使用metrics库中的函数来评估模型的性能,如计算均方误差:
```python
from sklearn import metrics
mse = metrics.mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
```
以上是使用scikit-learn库实现PLSR的简单示例,当然scikit-learn提供的功能远不止这些,还可以进行交叉验证、调参等操作,以得到更好的模型效果。同时,在Python中还有其他的库和工具包,如statsmodels等,也可以用于实现PLSR方法。
PLSR分析结果中Yscore
在PLSR分析中,Yscore是指响应变量(也就是因变量)在主成分分析下的得分(或称为投影),通常用来表示响应变量在模型中的重要性。
具体来说,在PLSR模型中,我们首先对自变量和因变量进行主成分分析,得到它们的主成分得分。然后,我们将响应变量的主成分得分(即Yscore)与自变量的主成分得分进行线性回归,得到最终的PLSR模型。因此,Yscore可以视为响应变量在主成分分析下的“压缩版本”,可以用来评估响应变量在模型中的重要性。
在R语言中,我们可以使用PLSR模型对象的$Yscores属性来获取Yscore的值。例如,如果我们使用pls包进行PLSR分析,可以通过以下代码获取Yscore:
```R
fit <- plsr(y ~ x, ncomp = 2)
Yscore <- fit$Yscores
```
需要注意的是,Yscore的解释需要结合具体的应用场景和数据特点进行分析。同时,PLSR模型的结果也需要进行交叉验证等方法来验证其预测性能。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)