请用PYTHON写一个偏最小二乘法来预测数据的代码,并绘制结果拟合图,从excel导入训练集,测试集数据
时间: 2024-06-10 11:10:51 浏览: 15
由于偏最小二乘法需要使用矩阵运算和奇异值分解等高级数学知识,所以这里提供一个使用Python库scikit-learn中的Partial Least Squares Regression (PLSRegression)模型来实现偏最小二乘法的代码。同时,这里也提供了从Excel导入数据的方法,使用pandas库来读取Excel文件。
首先,需要安装三个Python库:scikit-learn、numpy和pandas。可以使用以下命令在终端中安装这三个库:
```
pip install scikit-learn numpy pandas
```
接着,可以使用以下代码从Excel文件中读取数据:
```python
import pandas as pd
# 读取训练集和测试集
train_data = pd.read_excel('train_data.xlsx')
test_data = pd.read_excel('test_data.xlsx')
# 分离自变量和因变量
X_train = train_data.iloc[:, :-1].values
y_train = train_data.iloc[:, -1].values
X_test = test_data.iloc[:, :-1].values
y_test = test_data.iloc[:, -1].values
```
然后,可以使用以下代码来创建PLSRegression模型,并进行训练和预测:
```python
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
# 创建PLSRegression模型
pls = PLSRegression(n_components=2)
# 训练模型
pls.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = pls.predict(X_test)
```
最后,可以使用以下代码来绘制预测结果与真实结果的拟合图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制拟合图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取训练集和测试集
train_data = pd.read_excel('train_data.xlsx')
test_data = pd.read_excel('test_data.xlsx')
# 分离自变量和因变量
X_train = train_data.iloc[:, :-1].values
y_train = train_data.iloc[:, -1].values
X_test = test_data.iloc[:, :-1].values
y_test = test_data.iloc[:, -1].values
# 创建PLSRegression模型
pls = PLSRegression(n_components=2)
# 训练模型
pls.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = pls.predict(X_test)
# 绘制拟合图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
其中,train_data.xlsx和test_data.xlsx是存放训练集和测试集数据的Excel文件,需要替换为实际的文件名。同时,程序中使用了PLSRegression模型的n_components参数,该参数表示使用的主成分数量,需要根据具体情况进行调整。