NIPALS 算法留1法 交叉检验绘图

资 源 简 介

NIPALS 算法留1法 交叉检验绘图

详 情 说 明

NIPALS（Nonlinear Iterative Partial Least Squares）算法是一种常用于偏最小二乘回归（PLS）的迭代计算方法，尤其适用于处理高维数据或存在多重共线性的数据集。该方法通过逐步提取主成分来建模自变量与因变量之间的关系。

留一法（Leave-One-Out Cross Validation, LOOCV）是交叉验证的一种极端形式，特别适用于小样本数据集。在每次迭代中，仅保留一个样本作为测试集，其余数据用于模型训练，最终通过多次验证结果评估模型的泛化能力。

交叉检验绘图通常用于直观展示NIPALS算法结合LOOCV的预测效果，常见的可视化方式包括： 预测值 vs 真实值散点图：直接比较模型的预测结果与观测值，辅以拟合直线和相关系数，可快速评估模型准确性。 误差分布图：通过箱线图或直方图展示留一法每次迭代的预测误差，帮助识别模型偏差或离群点。 主成分贡献图：显示NIPALS提取的主成分对解释方差的累积贡献，辅助确定最优成分数。

该方法在化学计量学、生物信息学等领域广泛应用，尤其适合需要稳健性验证的高维数据分析场景。