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我有一个用 R 制作的带有plsr()功能的 PLS 模型（来自 package pls）；我选择了正确数量的交叉验证组件，它运行良好，具有高水平R^2_predicted（> 0,85，这对我的应用程序来说相当不错）。PLS我试图检查在 R 下构建的模型是否与使用回归工具分析相同数据集时使用 Minitab 获得的模型相同

（菜单统计 -> 回归 -> PLS）。

我在 R 和 Minitab 中使用完全相同的数据集，但无法获得相同的模型：当我比较 R 模型中的系数时，使用

使用 Minitab（Coefficents表）的输出，我得到不同的结果。

我尝试了几种算法（kernelpls, simpls，oscorespls它们都可以在 function 中使用plsr()）以及不同的函数（例如pls1_nipals()from package chemometrics），但它们都给出了非常相似的答案，并且没有一个接近 Minitab 输出。根据手册，Minitab 应该使用 NIPALS 算法，oscorespls同样如此。

这些模型是使用以下语法构建的 package pls：

而这个包“化学计量学”：

以这两种方式生成的模型是相同的，但它们的系数与 Minitab 输出有很大不同。请注意，Minitab 模型也是一个很好的模型R^2_pred。

有人尝试过同样的比较吗？有什么建议吗？谢谢你的帮助！

我必须设计一种原始的编程语言并为其提供语法分析器。现在我应该检查一个变量是否已经声明，如果是，我不应该再次声明它。我该怎么做？用数组？（如何）

这是我到目前为止所做的。

法：

亚克：

这适用于任何类型的声明。我希望你能帮助我解决我的问题。谢谢！！

在我下面使用 PyGame 的代码中，角色不会左右移动，子弹也不会射击。我不确定是什么原因造成的。它可以在没有带有按钮概念的整个开始菜单的情况下工作，所以我想知道这是否是问题所在？

我是编程新手，这是我使用 C++ 的第一年。

我所理解的是结构是具有许多不同数据类型的变量......我想知道它是否像数据类型的容器。还是只是数据？或两者？

例如 ：

所以在这种情况下，变量 (variable1) 包含 4 种数据类型：(int, string, char, float)

但是如果我们有两种相同的数据类型呢？喜欢 ：

在这种情况下，结构在单个变量中有 2 个相同的数据类型；这怎么可能？

变量 struct 变量是自定义的数据类型变量还是成为变量数据的许多变量的容器？

谢谢。（我一直问我这个问题，我在网上找不到结果，很抱歉我的英语不好。）

我正在尝试使用提供的代码在 Python3 中使用 PLSR（偏最小二乘回归）开发模型https://github.com/pgbrodrick/ensemblePLSR。还提供了样本数据。

当我尝试运行代码时，它给了我错误

我正在使用 Python (3.7.3)、python 模块 scikit-learn (0.20.2) 和 pandas (0.23.3)。

这可能是一个简单的答案，但我正在尝试为简单的用户级文件系统编译代码。我在 Windows Ubuntu 子系统上运行我的代码。

我已经更新并安装了所有 lpthread 和 lreadline 库，但在编译时我仍然得到未定义的引用。

这是每个包含的代码位置和标题。

用户文件.c：

生成文件

请帮忙。

我试过安装包mixOmics但失败了。

下面控制台的输出：

我也在 R 版本 3.5.2 上尝试过，但仍然失败。

请你帮帮我

我正在使用 GridSearchCV 来查找 PLS-DA 模型（偏最小二乘判别分析）的最佳参数（组件数）。

y_train是一个看起来像 [1111....0000] 的 np 数组，所以有两个类（0 和 1）。班级是平衡的。

但是，当我运行此代码时，出现此错误（在： 行gd_sr.fit(X_train, y_train)）：“y_true 中仅存在一个类。在这种情况下未定义 ROC AUC 分数。” 看起来 python 没有在y_train.

谁能帮我这个？

这是完整的错误：

编辑：我用 Logistic Regression 尝试了 GridSearchCV 并且它可以工作（除了参数之外没有改变任何东西），所以问题可能来自 PLSRegression() 算法。

我对 Flutter 很陌生，但遇到了问题。我想检查List: items是否包含Hey这个词 ，我知道它确实如此。所以我写道：if(items.contains('Hey'))检查。但它似乎跳过了if部分，只返回了 else 部分。我写了这个简单的代码来告诉你我的意思。我真的很感激一个快速的答案，因为我真的需要解决这个问题。

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？