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PLS和R
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因此，含有19个成分的 PLS 回归模型是预测肉类水分、脂肪和蛋白质含量的最佳模型。 最后，我们可使用以下代码验证我们是否也在测试数据集上是否也能得到较好的结果。
pls包中，可通过validationplot ()查看当前PLS回归模型的预测均方误差（MSEP）、预测均方根误差（RMSEP）或模型R2与成分数量的关系，评估成分的重要性，帮助确定选择哪些成分是合适的。
并且PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类预测模型，可进一步用于识别更多的样本类别，这是探索性的PCA方法无法做到的。 另外，PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类模型中的载荷图可用于衡量各代谢物组分对样本分类判别的影响强度和解释能力，辅助标志代谢物的筛选。
偏最小二乘回归（英語：Partial least squares regression， PLS回归） 是一种 统计学 方法，与 主成分回归 有关系，但不是寻找响应和独立变量之间最小 方差 的 超平面，而是通过投影 预测变量 和 观测变量 到一个新空间来寻找一个 线性回归 模型。
更具体的还原方法可见 R语言之主成分回归与偏最小二乘xt8.3&xt8.4 （这个写的好像有问题）还有 偏最小二乘回归方法r语言代码。 关于主成分的选取有不同的说法，还有一说是
198 声望 57 粉丝 关注作者 « 上一篇 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA|附代码数据 下一篇 » R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模态分解等提取周期性成分分析|附代码数据
Partial least squares R语言，#学习如何在R语言中实现偏最小二乘法（PartialLeastSquares,PLS）偏最小二乘法（PLS）是一种用于回归和特征提取的统计方法，广泛应用于化学、社会科学以及生物医学等领域。对于刚入行的小白来说，理解和实现PLS分析可能会有些困难，但通过以下步骤，我们可以清晰地实现这一 ...
#完整版手册，235页： PLS_Path_Modeling_with_R.pdf (gastonsanchez.com) #简版手册，10页： plspm_introduction.pdf (rdrr.io) #结果解释： R语言 | PLSPM 结果解释 Chapter 4 - 知乎 (zhihu.com) PLS-PM with R 偏最小二乘路径建模 (R语言)-CSDN博客 plspm包的偏最小二乘路径分析—一个环境-生物群落的潜变量结构方程示例 看了这个，我 ...
R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（partial least-squares discrimination analysis，PLS-DA）、正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least-squares discrimination analysis，OPLS-DA）等分析方法，目的为区分样本差异，或在海量数据中挖掘潜在标志物。PCA ...
本文介绍了偏最小二乘法（PLS）的原理和应用。在高通量数据分析中，因自变量数目大于病例数，需先降维处理，PLS是有监督的降维方法之一。文中阐述了PLS的思想、步骤，解读了其结果，介绍了模型评价方法，还探讨了PLS - DA、OPLS及OPLS - DA，并对比了PLS与LASSO、GBDT。