偏最小二乘故障诊断代码
时间: 2023-07-10 13:38:34 浏览: 79
以下是偏最小二乘(PLS)故障诊断的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 生成示例数据
X_train = np.random.rand(100, 50)
Y_train = np.random.rand(100, 5)
X_test = np.random.rand(20, 50)
Y_test = np.random.rand(20, 5)
# 定义PLS模型
n_components = 2
pls = PLSRegression(n_components=n_components)
# 训练PLS模型
pls.fit(X_train, Y_train)
# 预测测试数据
Y_pred = pls.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
print("均方误差:", mse)
```
在上面的代码中,我们生成了一些示例数据,然后定义了一个PLS模型并进行了训练。然后,我们使用训练好的模型对测试数据进行预测,并计算预测结果的均方误差。
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偏最小二乘回归分析代码
偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,简称PLSR)是一种常用的统计分析方法,用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系模型。下面是一个简单的偏最小二乘回归分析的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
# 创建输入变量矩阵X和输出变量矩阵Y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Y = np.array([10, 20, 30])
# 创建PLSR模型对象
pls = PLSRegression(n_components=2)
# 拟合模型
pls.fit(X, Y)
# 预测新的输入变量
new_X = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
predicted_Y = pls.predict(new_X)
print(predicted_Y)
```
上述代码使用了Python的scikit-learn库中的PLSRegression类来实现偏最小二乘回归分析。首先,我们创建了输入变量矩阵X和输出变量矩阵Y。然后,我们创建了PLSR模型对象,并指定了要保留的主成分数量(n_components)。接下来,我们使用fit()方法拟合模型,将输入变量X和输出变量Y作为参数传入。最后,我们使用predict()方法对新的输入变量进行预测,并打印出预测结果。
偏最小二乘分类的代码
偏最小二乘(PLS)是一种统计方法,常用于回归分析和变量选择,特别是在高维数据集中有共线性的场景下。在机器学习中,PLS可以用于做分类任务,比如将样本分为不同的类别。以下是一个简单的Python示例,使用sklearn库中的`plsregression`实现偏最小二乘分类:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PLSRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建PLS回归模型并设置为分类模式(n_components为类别数量)
model = PLSRegression(n_components=len(np.unique(y_train)), scale=True, max_iter=5000)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
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