偏最小二乘回归模型交叉有效性验

资 源 简 介

偏最小二乘回归模型交叉有效性验

详 情 说 明

偏最小二乘回归（PLS）是一种广泛用于处理高维数据且存在多重共线性问题的回归方法。交叉验证是评估模型预测性能的关键步骤，而奇异点检测则有助于识别数据中的异常样本，提高模型稳健性。

在MATLAB中实现PLS回归的交叉验证通常涉及以下步骤：首先将数据划分为多个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余作为训练集。通过计算预测残差平方和（PRESS）来评估模型性能，并根据交叉验证结果选择最佳的主成分数量。

奇异点的发现可以通过分析样本的杠杆值和残差来实现。高杠杆值的样本对模型参数估计有较大影响，而具有大残差的样本则可能与模型假设不符。结合这两种指标，可以有效地识别潜在的奇异点。

理解这些技术细节有助于构建更可靠的预测模型，尤其适用于化学计量学和生物信息学等领域的高维数据分析。