偏最小二乘回归(10折交叉验证)

1. PLS回归旨在建立X和Y之间的预测模型。这种模型可以用来预测Y，基于已知的X变量值。

2. 原理：

   PLS回归通过将X和Y变量转换到新的空间中，称为潜在变量空间（Latent Variable Space），来建立X和Y之间的线性关系。在这个新的空间中，尽可能多地解释X和Y的协方差。这些新的变量称为潜在变量（Latent Variables）或部分变量（Partial Variables）。PLS回归的核心思想是同时对X和Y进行降维，找到X和Y之间最大化协方差的方向。
3. 优缺点     （1）PLS回归可以处理高度共线性的数据。（2）它适用于变量数目远远大于样本数目的情况，即所谓的小样本大特征问题。（3）它对异常值不敏感，并且能够在存在缺失数据的情况下进行建模。
4. 在R语言中，可以使用不同的包和函数来实现偏最小二乘回归（PLSR）的10折交叉验证-caret包： caret包提供了一种简单而灵活的方法来执行交叉验证。您可以使用trainControl函数设置交叉验证的参数，然后将其传递给train函数中的trControl参数。pls包： pls包提供了用于偏最小二乘回归的函数，并且它也支持交叉验证。您可以使用p