偏最小二乘回归 (PLS) 代码示例 - 数据分析与建模

{/'title/': /'import numpy as np//nfrom sklearn.cross_decomposition import PLSRegression//n//n# 原始数据//ndata = np.array([//n [1394.89, 2505, 519.01, 8144, 373.9, 117.3, 112.6, 843.43],//n [920.11, 2720, 345.46, 6501, 342.8, 115.2, 110.6, 582.51],//n ...//n [834.57, 1469, 376.95, 5348, 339.0, 119.7, 116.7, 428.76]//n])//n//n# 标准化处理//ndata_std = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)//n//n# 自变量和因变量//nX = data_std[:, 2:]//nY = data_std[:, :2]//n//n# 偏最小二乘回归//npls = PLSRegression(n_components=2)//npls.fit(X, Y)//n//n# 提取回归系数和载荷//nW = pls.x_weights_//nC = pls.y_loadings_//n//n# 计算回归得分//nT = X.dot(W)//n//n# 打印结果//nprint(/'回归系数:/')//nprint(W)//nprint(/'载荷:/')//nprint(C)//nprint(/'回归得分:/')//nprint(T)/', /'description/': /'本代码示例展示了如何使用 Python 中的 scikit-learn 库进行偏最小二乘回归 (PLS) 分析，包括数据标准化、模型拟合、提取回归系数和载荷以及计算回归得分。/', /'keywords/': /'偏最小二乘回归, PLS, scikit-learn, Python, 数据分析, 建模, 回归系数, 载荷, 回归得分/', /'content/': /'该代码示例展示了如何使用 Python 中的 scikit-learn 库进行偏最小二乘回归 (PLS) 分析，包括数据标准化、模型拟合、提取回归系数和载荷以及计算回归得分。代码首先导入必要的库，包括 numpy 用于数值计算和 scikit-learn 中的 PLSRegression 类。然后，代码定义了原始数据，并对其进行标准化处理。接着，代码将数据划分为自变量和因变量，并使用 PLSRegression 类创建模型并进行拟合。最后，代码提取回归系数和载荷，计算回归得分并打印结果。//n//n该代码的输出结果包括回归系数、载荷和回归得分。回归系数表示自变量对因变量的影响程度，载荷表示自变量和因变量之间的关系，回归得分则反映了模型对数据的拟合程度。/'}/