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本文建立偏最小二乘法（PLS）回歸（PLSR）模型，以及預(yù)測(cè)性能評(píng)估。為了建立一個(gè)可靠的模型，我們還實(shí)現(xiàn)了一些常用的離群點(diǎn)檢測(cè)和變量選擇方法，可以去除潛在的離群點(diǎn)和只使用所選變量的子集來(lái) "清洗?"你的數(shù)據(jù) 。

步驟

• 建立PLS回歸模型

• PLS的K-折交叉驗(yàn)證

• PLS的蒙特卡洛交叉驗(yàn)證（MCCV）。

• PLS的雙重交叉驗(yàn)證(DCV)

• 使用蒙特卡洛抽樣方法進(jìn)行離群點(diǎn)檢測(cè)

• 使用CARS方法進(jìn)行變量選擇。

• 使用移動(dòng)窗口PLS（MWPLS）進(jìn)行變量選擇。

• 使用蒙特卡洛無(wú)信息變量消除法（MCUVE）進(jìn)行變量選擇

• 進(jìn)行變量選擇

建立PLS回歸模型

這個(gè)例子說(shuō)明了如何使用基準(zhǔn)近紅外數(shù)據(jù)建立PLS模型。

plot(X');???????????????%?顯示光譜數(shù)據(jù)。xlabel('波長(zhǎng)指數(shù)');ylabel('強(qiáng)度');

參數(shù)設(shè)定

A=6;????????????????????%?潛在變量（LV）的數(shù)量。method='center';????????%?用于建立PLS模型的X的內(nèi)部預(yù)處理方法PLS(X,y,A,method);??%?建立模型的命令

pls.m函數(shù)返回一個(gè)包含成分列表的對(duì)象PLS。結(jié)果解釋。

regcoef_original：連接X(jué)和y的回歸系數(shù)。
X_scores：X的得分。
VIP：預(yù)測(cè)中的變量重要性，評(píng)估變量重要性的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。
變量的重要性。
RMSEF：擬合的均方根誤差。
y_fit：y的擬合值。
R2：Y的解釋變異的百分比。

PLS的K折交叉驗(yàn)證

說(shuō)明如何對(duì)PLS模型進(jìn)行K折交叉驗(yàn)證

clear;A=6;??????????????????????????%?LV的數(shù)量K=5;??????????????????????????%?交叉驗(yàn)證的次數(shù)

plot(CV.RMSECV)???????????????%?繪制每個(gè)潛在變量(LVs)數(shù)量下的RMSECV值xlabel('潛在變量(LVs)數(shù)量')??????????%?添加x標(biāo)簽ylabel('RMSECV')??????????????%?添加y標(biāo)簽

返回的值CV是帶有成分列表的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。結(jié)果解釋。

RMSECV：交叉驗(yàn)證的均方根誤差。越小越好
Q2：與R2含義相同，但由交叉驗(yàn)證計(jì)算得出。
optLV：達(dá)到最小RMSECV（最高Q2）的LV數(shù)量。

蒙特卡洛交叉驗(yàn)證（MCCV）的PLS

說(shuō)明如何對(duì)PLS建模進(jìn)行MCCV。與K-fold CV一樣，MCCV是另一種交叉驗(yàn)證的方法。

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拓端

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%?參數(shù)設(shè)置A=6;method='center';N=500;??????????????????????????%?Monte?Carlo抽樣的數(shù)量%?運(yùn)行mccv. plot(MCCV.RMSECV);??????????????%?繪制每個(gè)潛在變量(LVs)數(shù)量下的RMSECV值xlabel('潛在變量(LVs)數(shù)量');

MCCV

MCCV是一個(gè)結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。結(jié)果解釋。

Ypred:預(yù)測(cè)值
Ytrue：真實(shí)值
RMSECV：交叉驗(yàn)證的均方根誤差，越小越好。
Q2：與R2含義相同，但由交叉驗(yàn)證計(jì)算得出。

PLS的雙重交叉驗(yàn)證（DCV）

說(shuō)明如何對(duì)PLS建模進(jìn)行DCV。與K-fold CV一樣，DCV是交叉驗(yàn)證的一種方式。

%?參數(shù)設(shè)置N=50;?????????????????????????????????%?Monte?Carlo抽樣的數(shù)量dcv(X,y,A,k,method,N);DCV

使用蒙特卡洛抽樣方法的離群點(diǎn)檢測(cè)

說(shuō)明離群點(diǎn)檢測(cè)方法的使用情況

A=6;method='center';F=mc(X,y,A,method,N,ratio);

結(jié)果解釋。

predError：每個(gè)抽樣中的樣本預(yù)測(cè)誤差
MEAN：每個(gè)樣本的平均預(yù)測(cè)誤差
STD:每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)誤差的標(biāo)準(zhǔn)偏差

plot(F)?%?診斷圖

注：MEAN值高或SD值高的樣本更可能是離群值，應(yīng)考慮在建模前將其剔除。

使用CARS方法進(jìn)行變量選擇。

A=6;fold=5;car(X,y,A,fold);

結(jié)果解釋。

optLV:最佳模型的LV數(shù)量
vsel:選定的變量（X中的列）。

plotcars(CARS);?%?診斷圖

注：在這幅圖中，頂部和中間的面板顯示了選擇變量的數(shù)量和RMSECV如何隨著迭代而變化。底部面板描述了每個(gè)變量的回歸系數(shù)（每條線(xiàn)對(duì)應(yīng)一個(gè)變量）如何隨著迭代而變化。星形垂直線(xiàn)表示具有最低RMSECV的最佳模型。

使用移動(dòng)窗口PLS（MWPLS）進(jìn)行變量選擇

load?corn_m51;??????????????????????%?示例數(shù)據(jù)width=15;???????????????????????????%?窗口大小mw(X,y,width);plot(WP,RMSEF);xlabel('窗口位置');

注：從該圖中建議將RMSEF值較低的區(qū)域納入PLS模型中。

使用蒙特卡洛無(wú)信息變量消除法（MCUVE）進(jìn)行變量選擇

N=500;method='center';UVE

plot(abs(UVE.RI))

結(jié)果解釋。RI：UVE的可靠性指數(shù)，是對(duì)變量重要性的測(cè)量，越高越好。

進(jìn)行變量選擇

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]

xlabel('變量序號(hào)');ylabel('選擇概率');

結(jié)果解釋?zhuān)?/p>

模型結(jié)果是一個(gè)矩陣，儲(chǔ)存了每一個(gè)相互關(guān)系中的選擇變量。
概率：每個(gè)變量被包含在最終模型中的概率。越大越好。這是一個(gè)衡量變量重要性的有用指標(biāo)。

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