partial least squares python

偏最小二乘法(PLS)是多元统计分析方法，可用于寻找解释自变量与目标变量之间的线性关系。该方法可用于鉴别分析、回归分析和结构方程模型。Python中Partial Least Squares(偏最小二乘法)通常使用scikit-learn，它是一个基于Python实现的开源机器学习库。

在Python中，可以使用sklearn中的PLS类进行偏最小二乘分析。该类是封装了scikit-learn的PLS回归和PLS-DA的实现，可以使用fit方法对数据进行拟合。 可以将偏最小二乘法用于回归问题或分类问题中，可以通过与交叉验证一起使用来寻找最佳模型，类似于其他scikit-learn簇的方法。

PLS在Python中的一些应用场景包括：蛋白质组学中的代谢组学分析，用于预测化合物的生活周期，进行药物发现，识别抗生素的抗菌谱等。这表明偏最小二乘法是高效和实用的，在Python中使用该方法有助于实现数据挖掘分析和预测性建模。