PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)中的 Q2 值为负数通常表示模型的预测能力不佳。Q2值是一种交叉验证参数,用于评估模型的预测能力。当Q2值为负数时,意味着模型的预测误差比随机模型还要大。要提高模型的预测能力,您可以考虑调整以下...
在PLS-DA(偏最小二乘判别分析)或OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)的二维图中,q²值(Q-squared)衡量的是模型对数据的交叉验证预测效果,理想的q²值应接近1。q²值为负表示模型的预测能力较差,通常意味着模型未能有效地捕捉数据中的相关变异,或者存在过拟合,表明模型对数据的解释或预测不具代表性或准确性...
PLS-DA(偏最小二乘判别分析)是一种结合降维与分类功能的多变量统计方法,适用于高维度数据的分组差异分析。其通过构建潜在变量最大化组间差
在caret包中,可以使用train函数来训练PLS-DA模型,并使用trainControl函数来设置交叉验证的参数。通过设置summaryFunction参数为"twoClassSummary",可以计算出PLS-DA模型的R2和Q2。 另外一个包是pls包,它是一个专门用于偏最小二乘回归和偏最小二乘判别分析的包。在pls包中,可以使用plsr函数来训练PLS-DA模型,并使用sum...
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^...
交叉验证:R2是相关性系数,表示这个模型的拟合性好不好,是一个定量的测量(范围0-1),意味着所建立的模型能在多大程度上代表真实的数据,一般当R2在0.7,0.8表示模型解释能力较好。Q2表示PLS-DA模型的预测效果,一般Q2大于0.5表示预测能力较好,并且R2与Q2的值应该比较接近。
表1 PLS-DA模型的评价参数 注:表中A:表示主成分数;R2X:表示模型对X变量解释率;R2Y:表示模型对Y变量的解释率;Q2:表示模型预测能力。 四、差异代谢物筛选 ORIGINGENE 1) OPLS-DA模型得到的变量权重值(Variable Importance for the Projection, VIP)用于衡量各代谢物的表达模式对样本分类判别的影响强度和解释能力...
为了深入探索桂花细胞液在不同温度和时间条件下的香气成分差异,并验证这些差异的可靠性,研究采用了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。该模型通过一系列严格的验证步骤,确保了结果的准确性和可靠性。首先,模型通过排列检验进行了200次的交叉验证,这一过程中,Q2回归线与纵轴的相交点小于零(R2=0.369, Q2=-0.826),这...
OPLS-DA的模型验证permutationTest图。模型验证permutationTest图的横坐标表示模型的准确率,纵坐标表示200次permutation Test中200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...
分别建立两两分组比较的PLS-DA模型(图1)或OPLS-DA模型(图2),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^2、Q^2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,通常情况下,R^2、Q^2高于0.5 (50%)较好,高于0.4即可...