本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库进行交叉分解，这是一种解决多变量间相互依赖问题的统计方法。通过示例，展示了如何创建数据集、拆分数据、使用`PLSRegression`进行模型拟合，以及评估模型性能和预测新样本。交叉分解在多元回归分析等场景中有广泛应用。
交叉分解：使用Python进行数据分析和模型拟合
交叉分解是一种数据分析技术，可以用于拟合多个相关变量之间的模型。它是一种多变量统计方法，可以用于解决多个变量之间存在相互依赖关系的问题。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行交叉分解，并提供相应的源代码。
在Python中，有几个库提供了交叉分解的实现，其中最常用的是scikit-learn库中的PLSCanonical和PLSRegression类。这两个类提供了交叉分解的功能，可以用于拟合多个变量之间的线性模型。
首先，我们需要导入所需的库：
from sklearn.cross_decomposition import PLSCanonical, PLSRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
