scikit-learn – 部分最小二乘方差由sklearn中的组件解释

2023年10月21日 614次阅读

我正在尝试使用sklearn中的代码执行PLSRegression,并且我希望保留那些解释某种程度差异的组件,例如在PCA中.

有没有办法知道PLS中每个组件解释了多少差异

最佳答案 我也有计算每个组件解释方差的相同要求.我是PLS的新手,而不是母语为英语的人,请把我的解决方案作为参考.

背景：
    如果选择’deflation_mode’作为“回归”,这是默认选项.估计的Y可以通过“PLSRegression”[1]中的表达式计算：

Y = TQ’ + Err

其中T是x_scores_,Q是y_loadings_
该表达式可以提供来自所有主要成分的估计Y.因此,如果我们想知道已经解释了第一个主成分有多少方差,我们可以使用x_scores_和y_loadings_的第一个向量来计算估计的Y1：

Y1 = T[0]Q[0]’ + Err

请参阅下面的Python代码,它计算每个组件的R平方.

import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
from sklearn.metrics import r2_score

pls = PLSRegression(n_components=3)
pls.fit(X,Y_true)
r2_sum = 0
for i in range(0,3):
        Y_pred=np.dot(pls.x_scores_[:,i].reshape(-1,1),pls.y_loadings_[:,i].reshape(-1,1).T)*naY.std(axis=0, ddof=1)+naY.mean(axis=0)
        r2_sum += round(r2_score(Y_true,Y_pred),3) 
        print('R2 for %d component: %g' %(i+1,round(r2_score(Y_true,Y_pred),3)))
print('R2 for all components (): %g' %r2_sum) #Sum of above
print('R2 for all components (): %g' %round(r2_score(Y_true,pls.predict(X)),3)) #Calcuted from PLSRegression's 'predict' function.

输出：

R2 for 1 component: 0.633
R2 for 2 component: 0.221
R2 for 3 component: 0.104
R2 for all components: 0.958
R2 for all components: 0.958

[1]请注意这个表达方式.在不同的计算方法中,“得分”,“重量”和“加载”的术语和值可能略有不同.

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