OPLS-DA，作为PLS-DA的升级版，通过分离与响应变量无关的噪声信息，将自变量X中的正交成分（即无关信息）与预测成分（与Y相关的信息）进行明确区分。这使得OPLS-DA模型在解释性上更胜一筹，能够更加直观地揭示数据中的主要趋势和结构。接下来，我们将通过R语言中的ropls包，对iris数据集进行OPLS-DA分析。iris数据...
在解释OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)模型的拟合质量时,R2描述的是模型对数据变异性的解释能力,而Q2则是评估模型的预测能力。具体到您提到的情况: R2=0.9表示模型能够解释90%的数据变异性,这通常被视为模型拟合非常好,但可能存在过拟合问题。 Q2=0.2指模型的预测能力相对较低,这个值通常应该接近1(如Q2>0.5)...
OPLS-DA分析结果显示，模型对X和Y矩阵的解释率（R2X和R2Y）及预测能力（Q2）越接近于1，表明模型拟合度越高，训练集样本能够被更准确地划分到其原始归属中。通过OPLS-DA分析，可以直观地筛选出差异代谢物，对代谢物进行筛选，进而可视化分析，以加深对代谢过程的理解。此方法在代谢组学研究中具有重要意...
OPLS是⼀种多因变量对多⾃变量的回归建模⽅法，其最⼤的特点是可以去除⾃变量X中与分类变量Y⽆关的数据变异，使分类信息主要集中在⼀个主成分中，从⽽模型变得简单和易于解释，其判别效果及主成分得分图的可视化效果更加明显。2.OPLS原理 OPLS从给定的数据集X中移除系统正交变量，并把这些正交变量和⾮...
OPLS-DA分析,全称正交偏最小二乘法判别分析(OrthogonalPartialLeast Squares-DiscriminantAnalysis),它结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵分解成与Y相关和不相关的两类信息,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。 2 OPLS-DA分析的原理是什么?
OPLS-DA（Orthogonal Projections to Latent Structures Discriminant Analysis）在PLS-DA的基础上进一步提升了模型的解释能力。OPLS-DA不仅关注分类效果，还注重变量的解释性，可以将数据分解为与响应变量高度相关的成分（模型部分）与不相关于响应变量的成分（残差部分）。这样，通过OPLS-DA不仅能够实现有效的...
R2Y 值越接近 1,表示模型对样本的解释能力越好,越接近 0 表示解释能力越差。R2Y 值越高越好。 - 7 层交叉验证:通过对模型进行 7 层交叉验证,可以更客观地评估模型的预测能力和拟合度。如果模型在交叉验证中的表现与整体表现相差较大,很可能存在过拟合的问题。 4. 如何避免 OPLS-DA 过拟合? 为了避免 OPLS...
OPLS-DA分析中，S-plot图帮助识别与主成分和分类相关性强的代谢物，同时评估模型的R2X、R2Y和Q2值，反映模型对X和Y矩阵的解释率以及预测能力。验证图通过permutation test确定模型的最优性。要进行PCA、PLS-DA、OPLS-DA分析，可以使用如MetaboAnalyst这样的在线平台，它提供从数据预处理到模型构建和图形...
因此，我们可以得出结论，该OPLS-DA模型具有较好的预测能力和解释性。综上所述，图中的横坐标代表置换保留度，当置换保留度为1时，即代表原OPLS-DA模型的真实R2Y和Q2值（图中右上方的两个点）。图中的两条虚线分别描绘了R2Y和Q2的回归线。观察这些线条，我们可以发现，随着置换保留度的逐渐降低，R2Y和Q2的值...