交叉验证计算PLS

资 源 简 介

交叉验证计算PLS

详 情 说 明

交叉验证在计算偏最小二乘(PLS)回归时扮演着重要角色，特别是通过留一法交叉验证来评估模型性能。这种技术通过迭代地将每个样本单独作为测试集，其余样本作为训练集，最终计算均方根误差交叉验证(RMSECV)指标。

该方法的核心思路是避免过拟合，通过循环验证确保模型在未知数据上的泛化能力。每次迭代中，系统会训练一个新的PLS模型并预测被留出的样本，最终汇总所有预测结果计算RMSECV值。这个指标越小，说明模型预测性能越好。

在实现过程中需要注意样本顺序随机化、数据标准化预处理等关键步骤，这些都会影响最终的验证结果质量。相比简单划分训练测试集，这种方法虽然计算量较大，但能更全面地评估模型性能。