Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 |
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Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择
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最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 步骤 建立PLS回归模型 PLS的K-折交叉验证 PLS的蒙特卡洛交叉验证（MCCV）。 PLS的双重交叉验证(DCV) 使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测 使用CARS方法进行变量选择。 使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。 plot(X'); % 显示光谱数据。 xlabel('波长指数'); ylabel('强度'); 复制代码参数设定 A=6; % 潜在变量（LV）的数量。 method='center'; % 用于建立PLS模型的X的内部预处理方法 PLS(X,y,A,method); % 建立模型的命令 复制代码pls.m函数返回一个包含成分列表的对象PLS。结果解释。 regcoef_original：连接X和y的回归系数。 X_scores：X的得分。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。 PLS的K折交叉验证说明如何对PLS模型进行K折交叉验证 clear; A=6; % LV的数量 K=5; % 交叉验证的次数 复制代码返回的值CV是带有成分列表的结构数据。结果解释。 RMSECV：交叉验证的均方根误差。越小越好 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 optLV：达到最小RMSECV（最高Q2）的LV数量。 点击标题查阅相关内容 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DA 左右滑动查看更多 01 02 03 04 说明如何对PLS建模进行MCCV。与K-fold CV一样，MCCV是另一种交叉验证的方法。 相关视频 ** 拓端 ，赞27 % 参数设置 A=6; method='center'; N=500; % Monte Carlo抽样的数量 % 运行mccv. plot(MCCV.RMSECV); % 绘制每个潜在变量(LVs)数量下的RMSECV值 xlabel('潜在变量(LVs)数量'); 复制代码MCCV是一个结构性数据。结果解释。 Ypred:预测值 Ytrue：真实值 RMSECV：交叉验证的均方根误差，越小越好。 Q2：与R2含义相同，但由交叉验证计算得出。 PLS的双重交叉验证（DCV）说明如何对PLS建模进行DCV。与K-fold CV一样，DCV是交叉验证的一种方式。 % 参数设置 N=50; % Monte Carlo抽样的数量 dcv(X,y,A,k,method,N); DCV 复制代码说明离群点检测方法的使用情况 A=6; method='center'; F=mc(X,y,A,method,N,ratio); 复制代码结果解释。 predError：每个抽样中的样本预测误差 MEAN：每个样本的平均预测误差 STD:每个样本的预测误差的标准偏差 plot(F) % 诊断图 复制代码注：MEAN值高或SD值高的样本更可能是离群值，应考虑在建模前将其剔除。 使用CARS方法进行变量选择。 A=6; fold=5; car(X,y,A,fold); 复制代码结果解释。 optLV:最佳模型的LV数量 vsel:选定的变量（X中的列）。 plotcars(CARS); % 诊断图 复制代码注：在这幅图中，顶部和中间的面板显示了选择变量的数量和RMSECV如何随着迭代而变化。底部面板描述了每个变量的回归系数（每条线对应一个变量）如何随着迭代而变化。星形垂直线表示具有最低RMSECV的最佳模型。 使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择 load corn_m51; % 示例数据 width=15; % 窗口大小 mw(X,y,width); plot(WP,RMSEF); xlabel('窗口位置'); 复制代码注：从该图中建议将RMSEF值较低的区域纳入PLS模型中。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 N=500; method='center'; UVE 复制代码结果解释。RI：UVE的可靠性指数，是对变量重要性的测量，越高越好。 进行变量选择 A=6; N=10000; method='center'; FROG=rd_pls(X,y,A,method,N); N: 10000 Q: 2 model: [10000x700 double] minutes: 0.6683 method: 'center' Vrank: [1x700 double] Vtop10: [505 405 506 400 408 233 235 249 248 515] probability: [1x700 double] nVar: [1x10000 double] RMSEP: [1x10000 double] 复制代码结果解释： 模型结果是一个矩阵，储存了每一个相互关系中的选择变量。 概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。 点击标题查阅往期内容 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 R语言区间数据回归分析 R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测 PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析 基于R语言实现LASSO回归分析 Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合 R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？（PLS—DA分析） |
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