偏最小二乘回归 (PLS) 代码解析及输出结果详解

{/'title/': /'偏最小二乘回归 (PLS) 代码解析及输出结果详解/', /'description/': /'本文解析了利用Python中的scikit-learn库进行偏最小二乘回归 (PLS) 的代码，并详细解释了输出结果，包括回归系数、载荷和回归得分。/', /'keywords/': /'偏最小二乘回归, PLS回归, sklearn, Python, 回归系数, 载荷, 回归得分/', /'content/': /'///'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)//n该代码的输出结果是什么，输出结果中的载荷是什么内容：该代码的输出结果是回归系数、载荷和回归得分。//n//n输出结果中的载荷是指原始自变量和因变量之间的线性关系的权重。它表示了自变量对因变量的影响程度。在PLS回归中，载荷可以用来解释自变量和因变量之间的相关性。//n//n载荷矩阵C的大小是(2, 6)，其中2表示因变量的数量，6表示自变量的数量。每个元素表示相应因变量和自变量之间的关系权重。//n//n回归得分T是通过将自变量X投影到回归系数W上得到的。回归得分矩阵T的大小是(样本数量, 回归的组成部分数量)，其中每个元素表示样本在回归的各个组成部分上的得分。//n//n/