Мне нравится моделировать обучение и прогнозировать значения с использованием модели PLS для более чем одной переменной Y, но у меня возникают некоторые проблемы, когда я пробую этот подход в моем коде ниже: #First simulate some data...

Я знаю, что в R есть библиотека для разреженных PLS (разработанная Chun и Keles, 2010; DOI: 10.1111/j.1467-9868.2009.00723.x), есть ли библиотека для SPLS в Python, которую я могу легко использовать? Кстати, SPLS отличается от «разреженной регрессии...

У меня есть только небольшой набор данных из 30 образцов, поэтому у меня есть только набор обучающих данных, но нет набора тестов. Поэтому я хочу использовать перекрестную проверку для оценки модели. Я запускал модели pls в r, используя перекрестную...

Я пытаюсь воссоздать следующий побочный сюжет plsr: пожалуйста, загрузите графики пожалуйста код df.metric <- plsr(y ~ LMA + LDMC + Thick + Carbon + Nitrogen + Tough, scale = TRUE, validation = "LOO", method = "oscorespls", data = df)...