使用包pls,该包也可做主成分分析,一些研究发现(Wold et al.,1984,Gartwaite,1994)偏最小二乘回归在预测上优于普通最小二乘回归及主成分回归。在观测数据相对较少(甚至少于变量数目)时,偏最小二乘回归依然可以使用。主成分回归的计算完全类似,只需把下面的函数plsr()换成pcr()。 #偏最小二乘回归 library(pl...
步骤5:使用模型进行预测 最后,我们可以使用训练好的PLS模型来进行预测。 # 预测新数据的响应变量new_data<-data.frame(X1=1,X2=2,...,Xn=3)prediction<-predict(model,newdata=new_data,ncomp=2) 1. 2. 3. 以上就是实施PLS回归的整个流程。 序列图 下面是使用mermaid语法绘制的PLS回归流程的序列图:...
偏最小二乘回归是一种回归形式 。 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。 在本文中,我们将使用pls预测“收入” 。 r library(Ecdat) ## 'data.frame': 753 obs. of 18 variables:## $ work : Factor w/ 2 levels "yes","no": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...## $ ho...
mean((pls.pred-Mroz$income[test])^2) 代码语言:javascript 复制 ##[1]63386682 我们将使用传统的最小二乘回归模型运行数据并比较结果。 代码语言:javascript 复制 ##[1]59432814 最小二乘模型比部分最小二乘模型好一点,但是如果看一下模型,我们会看到几个不重要的变量。我们将删除这些,看看结果如何 代码语言...
偏最小二乘回归是一种回归形式 。 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。 在本文中,我们将使用pls预测“收入”。 r library(Ecdat) ## 'data.frame': 753 obs. of 18 variables:## $ work : Factor w/ 2 levels "yes","no": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...## $ hour...
偏最小二乘回归是一种回归形式 。 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。 在本文中,我们将使用pls预测“收入”。 library(Ecdat) ## 'data.frame': 753 obs. of 18 variables: ## $ work : Factor w/ 2 levels "yes","no": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... ...
什么是偏最小二乘回归(PLS回归)? 偏最小二乘回归(Partial Least Squares, PLS)是一种将预测变量降维为一组不相关的成分,并在这些成分上执行最小二乘回归的技术,而不仅仅是在原始数据上执行回归。 与多元回归不同,PLS不假设预测变量是固定的。这意味着预测变量可能带有误差,使得PLS对测量不确定性更加稳健。
什么是偏最小二乘回归(PLS回归)? 偏最小二乘回归(Partial Least Squares, PLS)是一种将预测变量降维为一组不相关的成分,并在这些成分上执行最小二乘回归的技术,而不仅仅是在原始数据上执行回归。 与多元回归不同,PLS不假设预测变量是固定的。这意味着预测变量可能带有误差,使得PLS对测量不确定性更加稳健。
偏最小二乘回归是一种回归形式 。 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量。 在本文中,我们将使用pls预测“收入”。 library(Ecdat) ## 'data.frame': 753 obs. of 18 variables: ## $ work : Factor w/ 2 levels "yes","no": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... ...