数据归一化plsr交叉验证画图python代码
时间: 2023-09-12 17:06:01 浏览: 56
以下是使用PLSR进行交叉验证并绘制结果图的Python代码,包括数据归一化:
```python
import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)
# 归一化数据
X_scaler = StandardScaler()
y_scaler = StandardScaler()
X = X_scaler.fit_transform(X)
y = y_scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)).reshape(-1)
# 定义PLSR模型
model = PLSRegression(n_components=2)
# 交叉验证并预测
y_cv = cross_val_predict(model, X, y, cv=5)
# 计算R2得分
r2 = r2_score(y, y_cv)
# 绘制结果图
plt.scatter(y, y_cv)
plt.plot([-3, 3], [-3, 3], '--', color='gray')
plt.xlabel('Actual Y')
plt.ylabel('Predicted Y')
plt.title('PLSR Cross-Validation (R2 = {:.2f})'.format(r2))
plt.show()
```
说明:
- `StandardScaler`用于对数据进行归一化处理。
- `PLSRegression`是sklearn中的PLSR模型。
- `cross_val_predict`用于进行交叉验证并预测。
- `r2_score`用于计算R2得分。
- `plt.scatter`用于绘制散点图。
- `plt.plot`用于绘制对角线。
- `plt.xlabel`和`plt.ylabel`用于设置坐标轴标签。
- `plt.title`用于设置标题。
- `plt.show`用于显示图像。
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