为了优化我们的PLS回归参数(例如预处理步骤和成分数量),我们将跟踪这些指标,最常见的是均方差(MSE)。 还有一件事。在实际代码中,各种数组X, y等通常是从电子表格中读取的numpy数组。因此,您可能需要导入numpy(当然),pandas和其他一些库,我们将在下面看到。 这是Python中PLS回归的基本代码块。看一下数据导入
二、使用PLS回归 安装完成后,我们可以在Python中使用PLS回归。PLS回归在化学计量学和其他研究领域应用广泛,适用于变量间多重共线性较高的数据集。 导入PLSRegression:在你的Python脚本或交互式环境中导入PLS回归模块。 from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression 加载数据:准备输入数据集。PLS回归通常用于多维...
pls在python中的建模 人工智能实验感知机PLA 目录 人工智能实验感知机PLA 1 一、 感知机PLA 1 算法原理 1 流程图和伪代码 2 代码展示 4 创新点 6 实验结果及分析 8 二、 逻辑回归 10 算法原理 10 流程图和伪代码 11 代码展示 12 实验结果及分析 14 四、 思考题 14 实验结果及分析 在7000条样本中,我...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.cross_decompositionimportPLSRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 生成随机数据np.random.seed(0)X=np.random.rand(100,10)# 100个样本,10个特征Y=X.dot(np.random.rand(10,1))+np.rand...
PLS Python代码 好的,以下是基于Python 3.5.2的运行PLS交叉验证的基本代码。 # 导入需要的库from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 导入均方误差和R2得分指标from sklearn.model_selection import cross_val_predict# 导入交叉验证函数# 定义PLS对象pls = PLSReg... nts=...
PLS-DA的python实现(基于,附完整代码实现) 前两天收到了论文的拒稿意见,其中一条是“PLSDA的表示错误,应为PLS-DA”,好吧,以后都写PLS-DA!虚心接受专家意见。 由于之前偷懒,都是用PLS toolbox完成相关偏最小二乘法的数据分析工作,借此机会,就把PLS-DA的python实现好好唠唠。查过不少资料中,没有详细说调包...
数据加载和训练集分割在随机森林算法已做过描述,本章代码包含偏最小二乘法回归以及变量重要值VIP计算和排序。 偏最小二乘法算法, fromsklearn.cross_decompositionimportPLSRegression###回归模型###defregression_model(model):model.fit(x_train,y_train)score=model.score(x_test,y_test)y_pred=model.predict(...
# @Seon# 炸金花from random import samplefrom collections import Counterdefget_pk_lst(pls, pks):# 发牌 result = []for p in pls: pk = sample(pks, 3)for _pk in pk: pks.remove(_pk) result.append({"name": p, "poker": pk})return resultdefcalculate(_score_map, pk_lst...
pls.fit(X_train, y_train)#使用测试数据进行预测 y_pred = pls.predict(X_test)#输出预测结果 print(y_pred)```上述代码中，我们首先使用NumPy库生成了训练数据和测试数据。训练数据是一个包含5个特征的随机矩阵，目标变量y_train是一个与训练数据相关联的随机向量。测试数据是一个包含10个样本的随机矩阵，...