(右上)显著性判断:实际以及模拟的R2Y和Q2Y值随机排列后的散点图,如散点大于横线,则说明模型可能过拟合。 (左下)离群点展示:由scoreMN以及loadingMN计算得出各样本在投影平面以及正交平面的坐标,并标注差异较大的样本。 (右下)得分图:各样本在PLS-DA轴中的坐标。 loading.pdf:根据载荷值的前两个主成分p1 p2...
建立PLS-DA模型,并将数据集和组别变量作为输入。建立模型后,我们可以查看不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异。 tIndiv(plsda.breast, 从结果中可以看到不同组别分别有哪些指标,以及哪些指标之间存在显著的差异? 从图中可以看到,分组a和分组b之间存在显著的差异,分组cdef之间的差异较小,分组a分组...
PLS-DA或OPLS-DA是一种有监督的判别分析统计方法。该方法运用PLS-DA建立代谢物表达量与样品类别之间的关系模型,来实现对样品类别的预测。分别建立两两分组比较的PLS-DA模型或OPLS-DA模型,模型得到的参数评价会以表格形式提供。其中R^2X和R^2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,Q2标示模型的预测能力,理论上R^...
PLS-DA模型验证图如下,还请大神帮我看看这个验证图结果怎么样?PLS-DA是否过拟合?谢谢 发自小木虫Android客户端回复此楼» 猜你喜欢过年观宇树机器人与Deepseek,思学术圈四大乱象 已经有16人回复 导师对毕业的研究生要养成来时不用欢迎,走时不用送别的气质,打造朴实无华的人际关系 已经有18人回复 2025届...
PLS-DA/OPLS-DA二维图:它这。在做完 PLS-DA/OPLS-DA 的二维图后,可以使用相关的软件对模型进行评估,例如 SIMCA、MetaboAnalyst 等等。在 SIMCA 软件中,可以在左侧的 Results 面板中找到 RMSECV 值,该值表示模型在交叉验证过程中的平均误差。通常,RMSECV 值越小,模型的预测能力就越好。0...
在模型没有过拟合的情况下,PLS-DA模型只得到一个主成分也是可能的.其原因可能包括:1.数据的简单性:如果数据中的分类变化或区别主要是由一个方向或因子驱动的,那么一个主成分可能就足够捕获这种变化.
在选择PLS-DA(偏最小二乘判别分析)和OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)来分析模型的预测能力时,考虑因素包括数据的特性和研究的具体需求。这两种方法都是用于多变量统计分析,尤其在代谢组学和化学计量学领域中广泛应用,但它们有一些关键的区别: 1.PLS-DA: ...
目的比较PLS-DA模型四种诊断统计量在代谢组学数据分析中的检验效能和稳定性.方法采用双重交叉验证和置换检验的PLS-DA模型验证策略,并分别使用四种诊断统计量对模拟数据和实际数据进行分析.结果AUC统计量较误判数(率),Q2和DQ2统计量具有更高的检验效能;同时,AUC统计量与其他三种诊断统计量相比较,具有更高的稳定性.结...
PLS-DA（偏最小二乘判别分析）模型的外部验证主要目的是评估模型对于未知数据的泛化能力和预测准确性。外部验证在任何统计模型建立过程中都是一个重要步骤，尤其是在生物统计和化学计量学等领域，它确保了模型不仅仅在训练集上表现良好，而且能够有效预测新的、独立的数据集。以下是外部验证的几个主要目的：...
此图描绘了CV曲线,在这里我们可以学习从使用不同数量的LV(x轴)训练的模型中获得的平均准确度(y轴,%)。 现在,我们 进行线性判别分析(LDA)进行比较。 我们还可以尝试一些更复杂的模型,例如随机森林(RF)。 最后,我们可以比较PLS-DA,PCA-DA和RF的准确性。