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Python PLS算法的实现并调用_pls_
PLSpython
_PLS_pythonpls_PLS预测
13PCA方法虽解决了自变量共线性的问题,但是并没有考虑自变量主元对于因变量变化的解释作用。所以删除的次要主元有可能包含对回归有益的信息,而保留的主元有可能会夹杂一些对回归模型输出无益的噪声。PLS方法,通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维空间,分别得到自变量和因变量的相互正交的特征向量,再建立自变量和因变量的特征向量间的一元线性回归关系。不仅可以克服共线性问题,它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用,去除了对回归无益噪声的影响,使模型包含最少的变量数。
2021-11-25 20:12:21
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