plsregress怎么用
时间: 2023-07-03 07:04:37 浏览: 68
`plsregress` 是 Scikit-learn 中的一个函数,用于执行偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLS)。
下面是一个简单的例子,演示如何使用 `plsregress`:
```python
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建 PLS 模型
pls = PLSRegression(n_components=2)
# 训练模型
pls.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = pls.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"MSE: {mse:.2f}")
```
上述代码加载了波士顿房价数据集,使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集,创建了一个 PLS 模型,使用 `fit` 函数训练模型,使用 `predict` 函数在测试集上进行预测,并使用 `mean_squared_error` 函数计算模型的均方误差(MSE)。