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我对 R 比较陌生，目前正在使用 pls 包构建 PLS 模型。我有两个大小相等的独立数据集，第一个在这里用于校准模型。该数据集包含多个响应变量 (y) 和 101 个解释变量 (x)，用于 28 个观测值。然而，响应变量将分别包含在 PLS 模型中。当前的代码如下所示：

# load data
data <- read.table("....txt", header=TRUE)
data <- as.data.frame(data)

# define response variables (y)
HEIGHT <- as.numeric(unlist(data[2]))
FBM <- as.numeric(unlist(data[3]))
N <- as.numeric(unlist(data[4]))
C <- as.numeric(unlist(data[5]))
CHL <- as.numeric(unlist(data[6]))

# generate matrix containing the explanatory (x) variables only
spectra <-(data[8:ncol(data)])

# calibrate PLS model using LOO and 20 components
library(pls)
refl.pls <- plsr(N ~ as.matrix(spectra), ncomp=20, validation = "LOO", jackknife = TRUE)

# visualize RMSEP -vs- number of components
plot(RMSEP(refl.pls), legendpos = "topright")

# calculate explained variance for x & y variables
summary(refl.pls)

我目前已经到了需要为每个响应变量决定要包含在我的 PLS 模型中的最佳组件数量的地步。RMSEP 值已经提供了一个不错的指示。但是，我还想根据与我正在进行的研究相当的各种研究，将我的决定基于 PRESS（预测残差平方和）统计数据。简而言之，我想为每个具有n 个组件的 PLS 模型提取 PRESS 统计量。

我浏览了 pls 包文档和整个网络，但不幸的是无法找到答案。如果有人在这里可以帮助我朝着正确的方向前进，将不胜感激！

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mvr您可以在对象中找到 PRESS 值。

refl.pls$validation$PRESS

您可以通过直接探索对象str或更彻底地阅读文档来了解这一点。您会注意到，如果您查看，?mvr您会看到以下内容：

validation  if validation was requested, the results of the 
            cross-validation. See mvrCv for details.

确实要求进行验证，因此我们按照此操作到?mvrCv您将找到的位置：

PRESS       a matrix of PRESS values for models with 1, ..., 
            ncomp components. Each row corresponds to one response variable.
于 2015-12-29T15:21:49.897 回答