通过观察图1，我们可以更直观地了解模型在预测方面的实际效果。SIMCA-P软件用于PLS-DA结果分析，通过观察置换检验结果来判断模型预测效果。◇ ropls工具应用 此外，若采用R包ropls进行PLS-DA分析，将呈现类似上图所示的结果。R包ropls提供的PLS-DA分析结果中，除了展示R2Y及Q2的截距，还会给出pR2Y及pQ2，即R2Y和Q...
分类与降维结合 PLS-DA在保留主成分分析(PCA)降维能力的基础上,通过引入组别标签信息,将数据投影到能够最大化组间差异的潜变量空间。这使得模型不仅能简化数据结构,还能提升分类准确性。模型评估体系完善 模型有效性通过R2X(解释变量X的变异度)、R2Y(解释响应变量Y的变异度)和Q2(预测能力)...
结果中,R2X和R2Y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,它们的值越接近于1表明模型的拟合度越好,训练集的样本越能够被准确划分到其原始归属中。 性别监督的PLS-DA模型。 左上图,展示了3个正交轴的R2Y和Q2Y。 由上图,PLS-DA模型的R2Y和Q2Y与随机置换数据后获得的相应值进行比较。 左...
模型质量评估标准包括R2X、R2Y和Q2这三个指标,这些指标越接近1表示模型拟合数据效果越好。其中,R2X和R2Y:分别表示模型对自变量X和因变量Y的解释率;Q2是通过对模型进行交叉验证计算得出的,用以评价模型的预测能力,通常Q2> 0.5被认为是有效模型,Q2> 0.9则表示模型非常优秀。 表1 PLS-DA模型的评价参数 注:表中A...
接着，进行PLS-DA建模。模型将输出关键参数结果，并记录在“plsda_result.txt”文件中。评价模型效果时，关注R2X、R2Y和Q2Y指标，接近1的数值表示模型拟合数据效果良好。R2X和R2Y分别衡量了模型解释X和Y矩阵信息的能力，而Q2Y用于评估预测能力。提取关键数值参数，生成得分矩阵和载荷矩阵，并进行VIP分析...
PLS-DA建模:通过绘制两组数据建模,输出一系列关键参数结果。模型基本信息存储在“plsda_result.txt”中。 评价(O)PLS-DA模型拟合效果使用R2X、R2Y和Q2Y这三个指标,这些指标越接近1,表示PLS-DA模型拟合数据效果越好。 R2X和R2Y分别表示PLSDA分类模型所能够解释X和Y矩阵信息的百分比,Q2Y则为通过交叉验证计算得出...
模型验证图 permutation test 的横坐标表示模型的准确率,纵坐标表示100次 permutation test 中100个模型的准确率的频数,箭头表示本OPLS-DA模型准确率所在的位置。其中R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率, Q2表示模型的预测能力,理论上R2、Q2数值越接近1说明模型越好,越低说明模型的拟合准确性越差。通常情...
R2截距(R2Y和R2X的截距)接近0更好,说明模型没有捕捉到随机噪声,而是真实反映了数据间的关系。 Q2截距应该小于0.05或更低,表示模型预测的偶然性很小,具有较好的预测能力。 百泰派克生物科技--生物制品表征,多组学生物质谱检测优质服务商 相关服务: PLS-DA/OPLS-DA二维图 ...
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...
Ypred:预测值 Ytrue:真实值 RMSECV:交叉验证的均方根误差,越小越好。 Q2:与R2含义相同,但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证(DCV) 说明如何对PLS建模进行DCV。与K-fold CV一样,DCV是交叉验证的一种方式。 代码语言:javascript 代码运行次数:0