PLS-DA 箱式图分析：比较模型预测与原始数据差异

PLS-DA 的两个箱式图可以用来比较不同类别之间的差异。这里假设一个 PLS-DA 模型有两个预测类别（例如阳性和阴性），并且数据集包含 10 个样本。

第一个箱式图是基于模型预测结果的。它显示了阳性和阴性类别在模型预测下的得分分布。如果模型预测准确，则可以看到两个类别之间的得分分布明显不同，即阳性和阴性类别的得分分布不重叠。这表明模型可以有效地将这两个类别区分开来。

第二个箱式图是基于原始数据的。它显示了阳性和阴性类别在原始数据下的变量分布。如果这两个类别存在显著差异，则可以看到它们在某些变量上的分布明显不同。这些变量可以被认为是最能区分这两个类别的变量。

通过比较这两个箱式图，可以发现哪些变量在模型预测中最有用，以及哪些变量可以用于区分不同的类别。这可以帮助研究人员更好地理解数据，并优化模型性能。