python - Python PLSRegression：使用加载获取潜在变量分数

Question

在中，我们可以使用 来从数组sklearn.cross_decomposition.PLSRegression中获取潜在变量分数。Xx_scores_

我想提取负载来计算新数组的潜在变量分数W。直观地说，我应该做的是：（scores = W*loadings 矩阵乘法）。我尝试使用x_loadings_,x_weights_和x_rotations_as 加载，因为我无法确定哪个数组是好的（sklearn 网站上的信息很少）。我还尝试在乘以载荷之前进行标准化W（减去平均值并除以 的标准差）。X但是这些都不起作用（我尝试使用X数组，但无法获得与 x_scores_数组中相同的分数）。

有什么帮助吗？

Answer 1

实际上，我只是需要更好地了解 Sklearn 的方法fit()和transform()方法。我需要用来transform(W)获取 W 数组的潜在变量分数：

1.Fit()：从训练数据生成学习模型参数

2.Transform()：使用 fit() 方法生成的参数来转换特定的数据集