交叉分解模块包含两个主要的算法族:偏最小二乘法(PLS)和典型相关分析(CCA)。
算法这些家庭都是有用找到两个多元数据集之间的线性关系:在X
与Y
该论点fit
的方法是二维数组。
交叉分解算法找到两个矩阵(X和Y)之间的基本关系。它们是对这两个空间中的协方差结构进行建模的潜变量方法。他们将尝试在X空间中找到多维方向,解释Y空间中的最大多维方差方向。当预测变量矩阵的变量多于观测值,并且X值之间存在多重共线性时,PLS回归特别适用。相比之下,在这些情况下,标准回归将失败。
此模块中包含的类是,和PLSRegression PLSCanonicalCCAPLSSVD
三个资料Q群下载不了也转发不了,先放这里Fine_tuning.zipLangChain.zipdata_clear.rar