sklearn文档 — 1.8. 交叉分解

交叉分解模型概览
最新推荐文章于 2024-08-12 22:12:28 发布
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本文介绍了交叉分解模型，包括偏最小二乘法(PLS)和规范相关分析(CCA)等算法，它们能够处理两个多变量数据集之间的线性关系。特别强调了PLS回归在面对多重共线性数据时的优势。

交叉分解模型包含了两个主要的算法族:偏最小二乘法(PLS)和规范相关分析(CCA)。

这些算法族擅长于在两个多变量数据集之间寻找出他们的线性关系。其fit方法里的X和Y参数都是二维向量。


交叉分解算法寻找两个矩阵(X和Y)的基本关系。他们这种隐含的可变方法会尝试对这两个空间的协方差结构进行建模。会试图找出在X空间内解释Y空间中最大多维方差的多维方向。PLS-回归非常适用于预测结果的矩阵比观察值（输入）有着更多变量，并且X之间存在为多重共线性。相对地，对于这类情况，标准回归将会无法应对这类情况。

包含此模块的类有 PLSRegression PLSCanonical， CCA 和PLSSVD

引用

示例



作者：HabileBadger
链接：http://www.jianshu.com/p/57386a48ea5d
來源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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