[已解决]求python偏最小二乘法代码

小儿无赖

求python偏最小二乘法代码

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isdkz

2023-8-24 14:02:21

偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种多元统计分析方法，用于处理具有多个自变量和一个因变量的回归问题。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现偏最小二乘法。

首先，你需要确保已经安装了scikit-learn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

1. pip install scikit-learn
   

复制代码

下面是一个使用偏最小二乘法进行回归分析的示例代码：

1. from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
   
2. 
   
3. # 创建PLSRegression对象
   
4. pls = PLSRegression(n_components=2)
   
5. 
   
6. # 准备自变量X和因变量y的数据
   
7. X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
   
8. y = [10, 20, 30]
   
9. 
   
10. # 拟合模型
    
11. pls.fit(X, y)
    
12. 
    
13. # 预测新的数据
    
14. new_X = [[2, 3, 4], [5, 6, 7]]
    
15. predicted_y = pls.predict(new_X)
    
16. 
    
17. print(predicted_y)
    

复制代码

在上面的代码中，我们首先导入了PLSRegression类，然后创建了一个PLSRegression对象。接下来，我们准备了自变量X和因变量y的数据。然后，使用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法对新的数据进行预测。最后，打印出预测结果。

请注意，上述代码中的自变量X和因变量y的数据是示例数据，你需要根据实际情况进行替换。

希望这个示例代码能够帮助到你！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。

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isdkz

偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种多元统计分析方法，用于处理具有多个自变量和一个因变量的回归问题。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现偏最小二乘法。

首先，你需要确保已经安装了scikit-learn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

1. pip install scikit-learn
   

复制代码

下面是一个使用偏最小二乘法进行回归分析的示例代码：

1. from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
   
2. 
   
3. # 创建PLSRegression对象
   
4. pls = PLSRegression(n_components=2)
   
5. 
   
6. # 准备自变量X和因变量y的数据
   
7. X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
   
8. y = [10, 20, 30]
   
9. 
   
10. # 拟合模型
    
11. pls.fit(X, y)
    
12. 
    
13. # 预测新的数据
    
14. new_X = [[2, 3, 4], [5, 6, 7]]
    
15. predicted_y = pls.predict(new_X)
    
16. 
    
17. print(predicted_y)
    

复制代码

在上面的代码中，我们首先导入了PLSRegression类，然后创建了一个PLSRegression对象。接下来，我们准备了自变量X和因变量y的数据。然后，使用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法对新的数据进行预测。最后，打印出预测结果。

请注意，上述代码中的自变量X和因变量y的数据是示例数据，你需要根据实际情况进行替换。

希望这个示例代码能够帮助到你！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。

Mike_python小

偏最小二乘法代码

以下是一个使用Python进行偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）回归的示例代码：

2. import numpy as np
4. def pls_regression(X, Y, num_components):
5.     n = X.shape[0]
6.     p = X.shape[1]
7.     q = Y.shape[1]
9.     B = np.zeros((p, q))
10.     T = np.zeros((n, num_components))
11.     U = np.copy(Y)
13.     for i in range(num_components):
14.         w = np.dot(X.T, U)
15.         w = w / np.linalg.norm(w)
17.         t = np.dot(X, w)
18.         t = t.reshape((-1, 1))
20.         p = np.dot(X.T, t) / np.dot(t.T, t)
21.         p = p.reshape((-1, 1))
23.         B = B + np.dot(p, U.T)
25.         X = X - np.dot(t, p.T)
26.         U = U - np.dot(t, np.dot(p.T, U))
28.         T[:, i] = np.ravel(t)
30.     return B, T
32. # 示例数据
33. X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
34. Y = np.array([[0.5, 1], [1, 2], [1.5, 3]])
36. num_components = 2
37. B, T = pls_regression(X, Y, num_components)
39. print("回归系数 B:")
40. print(B)
41. print("\n投影矩阵 T:")
42. print(T)

复制代码

这个示例代码使用了NumPy库进行计算。其中，X代表输入特征矩阵，Y代表目标变量矩阵，num_components表示选择的主成分数量。

在代码中，我们定义了一个pls_regression函数来执行偏最小二乘法回归。函数返回回归系数矩阵B和投影矩阵T。

你可以根据自己的数据进行相应的修改和使用。希望这个代码能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

球一个最佳答案谢谢啦！这对我非常重要！

陶远航

下面是一个使用Python实现偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）的示例代码：

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. def pls_regression(X, Y, n_components):
   
4.     n_samples = X.shape[0]
   
5.     n_features = X.shape[1]
   
6.     n_targets = Y.shape[1]
   
7. 
   
8.     # 初始化结果矩阵
   
9.     W = np.zeros((n_features, n_components))
   
10.     T = np.zeros((n_samples, n_components))
    
11.     P = np.zeros((n_features, n_components))
    
12.     Q = np.zeros((n_targets, n_components))
    
13.     B = np.zeros((n_features, n_targets))
    
14. 
    
15.     # 中心化X和Y
    
16.     Xc = X - np.mean(X, axis=0)
    
17.     Yc = Y - np.mean(Y, axis=0)
    
18. 
    
19.     for i in range(n_components):
    
20.         # 计算回归系数W
    
21.         w = np.dot(Xc.T, Yc) / np.linalg.norm(np.dot(Xc.T, Yc))
    
22.         t = np.dot(Xc, w)
    
23.         p = np.dot(Xc.T, t) / np.dot(t.T, t)
    
24.         q = np.dot(Yc.T, t) / np.dot(t.T, t)
    
25. 
    
26.         # 更新X和Y
    
27.         Xc = Xc - np.dot(t, p.T)
    
28.         Yc = Yc - np.dot(t, q.T)
    
29. 
    
30.         # 保存结果
    
31.         W[:, i] = w.flatten()
    
32.         T[:, i] = t.flatten()
    
33.         P[:, i] = p.flatten()
    
34.         Q[:, i] = q.flatten()
    
35. 
    
36.     # 计算回归系数B
    
37.     B = np.dot(np.dot(P, np.linalg.inv(np.dot(P.T, P))), Q.T)
    
38. 
    
39.     return W, T, P, Q, B
    

复制代码

使用示例：

1. # 构造示例数据
   
2. X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
   
3. Y = np.array([[10, 11], [12, 13], [14, 15]])
   
4. 
   
5. # 执行偏最小二乘法
   
6. n_components = 2
   
7. W, T, P, Q, B = pls_regression(X, Y, n_components)
   
8. 
   
9. # 输出结果
   
10. print("W:")
    
11. print(W)
    
12. print("T:")
    
13. print(T)
    
14. print("P:")
    
15. print(P)
    
16. print("Q:")
    
17. print(Q)
    
18. print("B:")
    
19. print(B)
    

复制代码

请注意，上述代码是一个简化的PLS实现，可能与某些具体问题的PLS实现有所不同。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
如果问题已经解决，请设置最佳答案

小儿无赖

isdkz 发表于 2023-8-24 14:02
偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种多元统计分析方法，用于处理具有多个自变量和一个因变量 ...

如何下载这个模板

liuhongrun2022

Mike_python小 发表于 2023-8-24 14:02
偏最小二乘法代码

以下是一个使用Python进行偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）回归的示例代码： ...

对的，你没看错，从今天起，我不用脚本了

话说我也要用脚本

小儿无赖

isdkz 发表于 2023-8-24 14:02
偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）是一种多元统计分析方法，用于处理具有多个自变量和一个因变量 ...

下载不了是什么情况

isdkz

小儿无赖 发表于 2023-8-24 20:52
下载不了是什么情况

报什么错？

小儿无赖

isdkz 发表于 2023-8-24 22:07
报什么错？

一共要下载三个东西，但是第三个要下很久，而且没下完就出现很多红色的英文，然后下载中断了

小儿无赖

isdkz 发表于 2023-8-24 22:07
报什么错？

如图所示

isdkz

小儿无赖 发表于 2023-8-25 08:55
如图所示

应该是网络问题，你加个源就好了

1. pip install scikit-learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

复制代码

小儿无赖

isdkz 发表于 2023-8-25 08:59
应该是网络问题，你加个源就好了

好了，安好了

liuhongrun2022

以下是一个使用Python实现偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）的示例代码：

1. import numpy as np
3. def pls_regression(X, Y, n_components):
4.     X = np.array(X)
5.     Y = np.array(Y)
6.    
7.     # 中心化数据
8.     X_mean = np.mean(X, axis=0)
9.     Y_mean = np.mean(Y, axis=0)
10.     X_centered = X - X_mean
11.     Y_centered = Y - Y_mean
12.    
13.     # 初始化回归系数矩阵和权重矩阵
14.     W = np.zeros((X.shape[1], n_components))
15.     T = np.zeros((X.shape[0], n_components))
16.     P = np.zeros((X.shape[1], n_components))
17.     Q = np.zeros((Y.shape[1], n_components))
18.    
19.     for k in range(n_components):
20.         # 计算X和Y的协方差矩阵
21.         C = np.dot(X_centered.T, Y_centered)
22.         
23.         # 计算X的载荷向量
24.         w = np.dot(X_centered.T, C) / np.linalg.norm(np.dot(X_centered.T, C))
25.         
26.         # 计算X的得分向量和Y的得分向量
27.         t = np.dot(X_centered, w)
28.         q = np.dot(Y_centered.T, t) / np.dot(t.T, t)
29.         
30.         # 更新X和Y的中心化矩阵
31.         X_centered -= np.outer(t, w.T)
32.         Y_centered -= np.outer(t, q.T)
33.         
34.         # 保存回归系数和权重矩阵的列
35.         W[:, k] = w.squeeze()
36.         T[:, k] = t.squeeze()
37.         P[:, k] = np.dot(X.T, t).squeeze()
38.         Q[:, k] = q.squeeze()
39.    
40.     return W, T, P, Q
42. # 示例数据
43. X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
44. Y = [[3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
46. # 调用偏最小二乘法函数
47. n_components = 2
48. W, T, P, Q = pls_regression(X, Y, n_components)
50. # 输出结果
51. print("回归系数矩阵 W:")
52. print(W)
53. print("X 的得分向量 T:")
54. print(T)
55. print("X 的载荷向量 P:")
56. print(P)
57. print("Y 的载荷向量 Q:")
58. print(Q)

复制代码

这个示例代码中，首先定义了一个`pls_regression`函数，使用PLS进行回归分析。然后，使用示例数据调用该函数，并输出回归系数矩阵 `W`、X 的得分向量 `T`、X 的载荷向量 `P` 和 Y 的载荷向量 `Q`。

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能无法覆盖所有情况。在实际应用中，您可能需要根据具体问题进行适当的处理和修改。

希望对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。此内容为ChatGPT回答，如果胡说八道，请不要理会
如果对你有帮助，请设置一个最佳答案！

小儿无赖

isdkz 发表于 2023-8-25 08:59
应该是网络问题，你加个源就好了

请问这个时什么情况啊？

小儿无赖

liuhongrun2022 发表于 2023-8-25 10:44
以下是一个使用Python实现偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）的示例代码：

为啥运行后是错误的