本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证(MCCV)。 PLS的双重交叉验证(DCV) 使...
使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模:增强回归树(BRT)预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择 偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR...
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证(MCCV)。 PLS的双重交叉验证(DCV) 使...
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Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择|附代码数据,本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来"清
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证
yc=y1(:,i);%预测值%第一种方法,均方误差 perf=mse(y0,y1)%第二种方法,回归图 figure;plotregression(yz,yc,['第',num2str(i),'个回归图'])%第三种方法,误差直方图 e=yz-yc;figure;ploterrhist(e,['第',num2str(i),'个误差直方图'])end...
在MATLAB中,可以使用以下函数实现偏最小二乘法回归模型、离群点检测和变量选择: 1.偏最小二乘法(PLS)回归模型: - `plsregress`:该函数用于计算偏最小二乘法(PLS)回归模型。它可以输出回归系数、预测结果以及其他性能指标。 2.离群点检测: - `mahal`:该函数用于计算多元正态分布下的马氏距离,可以作为离群点...
1 内容介绍 研究多重共线性严重,尤其解释变量个数多,样本量少数据资料的一 种新的稳健统计分析方法[2]:偏最小二乘(partial least square,PLS).采用实证方式比较PLS与一般最小二乘(ordinary least square,OLS)回归及主成分(Principle Co...