在R语言中,ropls包是一个常用的用于PLS-DA建模和分析的包,它提供了计算R2和Q2的函数。可以使用ropls包中的perf函数来计算R2和Q2。 除了ropls包,还有其他包也提供了计算R2和Q2的功能。其中一个常用的包是caret包。caret包是一个用于机器学习和数据挖掘的综合性包,它提供了许多模型评估和性能度量的函数。 在caret...
在偏最小二乘判别分析(PLS-DA)中,R2表示模型对数据的拟合程度,而Q2表示模型的预测能力。理想情况下,R2应该接近1,而Q2也应该是正值,越接近1越好。 在进行交叉验证时,R2和Q2的截距值可以帮助判断模型是否有过拟合的倾向。 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...
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
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),这一关键指标直接证明了PLS-DA模型的稳健性和可靠性。此外,Q2和R2的数值虽然看似不直观的高相关性,但实际上在模型验证中,Q2的负值表明模型在预测未知样本时能够有效避免过拟合,从而增强了结果的可靠性...
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...
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。 左下图,展示了各样本在投影平面内以及正交投影面的距离,具有高值的样本标注出名称,表明它们与其它样本间的差异较大。颜色代表性别分组。 右下图,各样本在PLS-DA轴中的坐标,颜色代表性别分组。我们可以看到,相对于上文的PCA(仅通过方差特征...
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。 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PLS-DA模型准确率所在的位置。 ③OPLS-DA图形解读 横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值( ...
建立各比较组的PLS-DA 模型,经交互验证得到模型评价参数(R2,Q2),如果R2 和Q2 越接近1,表明模型越稳定可靠。 PLS-DA得分图:横坐标表示第一主成分解释度,纵坐标表示第二主成分解释度。点表示实验样本,颜色表示不同分型。分型内样本越聚集,分型间样本越分散,说明结果越好。 置换检验图:为了判别模型质量好坏,...
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...
首先，对数据进行标准化处理。确保数据格式符合要求，样品信息对应正确。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...