问题标签 [pls]

希望解决 r 中的 PLS 问题。

我的内部模型结构有点不稳定。我需要定义一个具有适度调解且没有直接影响的矩阵，其中主持人在 b 侧加载（请参见下面的路径）

期望的路径输出 注意：对 x -> y 没有直接影响，M 完全调解它

也就是说，我当前代码的输出目前只是线性的（见下图）。我在下面包含了我的代码。如果有人有任何想法，我会全力以赴！！我需要在今天或明天解决这个问题......并且似乎在试图完成这项工作时正在抓住稻草。

谢谢，肖娜

代码

当前外模输出 当前内模输出

我有一个值在 0 - 255 之间的数组，并且缺少一个 (nan)，它的形状是 (27, 36)。我尝试使用 Nipals 算法来估算缺失的数据。经过搜索，我发现有一个 PLS Regression()。

对于 PLS 回归方法，它需要两个矩阵或向量 X 和 Y 进行拟合和预测：

现在，有两个问题，第一个是两个矩阵/向量不应该有 NaN 值（如果其中一个包含 NaN 会抛出错误），第二个是我只有一个矩阵！

那么如何让 PLS Regressor 对缺失的数据进行插补呢？或者我应该遵循什么合适的算法来解决这个问题（当然使用 Nipals 算法）？用的话没问题rpy2。

从这个线程继续：

在 R 中运行需要两个元素并希望两个两个进行比较的函数

我想问另一个问题：

我正在对数据为 3D 坐标的 10 个不同模块进行偏最小二乘 (PLS) 分析。PLS 提供了它们之间的协变系数（产生协变矩阵），来自 2 个坐标块之间的对抗。也就是，一个一个，一个一个，在所有这些之间。即：（Module_1 与 Module_2）。(Module_1 vs Module_3) (Module_1 vs Module_4) .... (Module_3 vs Module_1) (Module_3 vs Module_2) 等等...

到目前为止，我没有任何问题。

我的问题如下：下一步是分析所有可能的现有模块化组合（即它将如何变化，即块 1 中的 2 个模块与块 2 中的 4 个模块，等等......），同时考虑以下条件和约束：

1. 在每个块中可以有 1 到 9 个模块，并且不必在 2 个块之间表示所有 10 个模块。我的意思是，我需要所有可能的组合（从“1 个模块对 2 个模块”到“3 个模块对 2 个模块”、“1 个模块对 9 个模块”或“5 个模块对 5 个模块”等）。
2. 如果一个模块位于其中一个块中，则它不能在另一个块中重复。
3. 块中模块的顺序没有关系（即，如果我们运行 PLS 即（Module_1 + Module_2 vs Module_3）与（Module_2 + Module_1 vs Module_3）无关，因为结果将是相同的。因此，必须排除块内的顺序因素。

我该如何进行？

谢谢！

按照我之前的问题，并使用相同的示例，我想修改比较中的组。

请记住，我正在使用geomorph运行 PLS 回归。

这个函数需要两个 3D 数组（A1和A2），如上一个链接中的文档所示。

基本上功能是：

two.b.pls(A1, A2, iter = 999)

关键是我有 8 个不同的 3D 矩阵阵列，并且希望针对任何可能的组合运行 PLS 分析。

与我上一个问题的不同之处在于组合的类型。我的数组被命名为Group_1, Group_2... Group_8。我之前想比较Group_1vs.Group_2等，但现在我需要通过组合组来尽可能地比较所有组合，例如Group_1vs. Group_2+Group_3等。我需要的是迭代探索所有可能的组合：

对所需组合的小评论

• Group_1 vs. Group_2（以及 1 比 1 的所有组合）
• Group_1 vs. Group_2&Group_3（组合）（以及所有 1 到 2 的组合）
• Group_1 vs. Group_2&Group_3&Group_4（组合）（以及所有 1 到 3 的组合）
• ...
• Group_1 vs. Group_2&Group_3&...&Group_8（组合）

另一套：

• Group_1&Group_2 vs. Group_3&Group_4（组合）（以及所有 2 乘 2 的组合）。
• ...
• Group_1&Group_2&Group_3&Group_4 vs. Group_5&Group_6
• ...

规格：

• Group_1 vs. Group_2&Group_3==Group_2&Group_3 vs. Group_1
• Group_1 vs. Group_2&Group_3==Group_1 vs. Group_3&Group_2

以 3D 数组为例

请下载此示例。创建Face，Frontal以及具有相同数据集的其他组。这是这个例子的结构num [1:112, 1:3, 1:2]

为什么单击时取消不起作用？请给我一个解决方案。我正在使用 React JS 并正在创建一个博客网站。


编辑：一旦我将控制台日志替换为此，它就对我有用

真是个愚蠢的问题，对不起，它有一个非常直截了当的答案

在 R 中，有一个“vip”包，它接受一个拟合的 PLSDA 模型并输出特征的 vip 分数。我正在尝试在 Python 中找到相应的函数。我使用了 Github https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7050上的以下函数：

但是，vip 包和上述功能没有给我与 R vip 包相同的值。我不熟悉如何计算 PLSDA 的 vip 分数。我试图通读 vip 包源代码以找到他们进行数学运算的代码片段，但没有成功。如果有人可以帮助我完成数学并解释为什么这两个不同的函数会给出两个不同的结果。我会很感激！提前致谢！

我有一个数据集，我从中进行 pls 然后进行预测。现在我需要评估预测数据是否适合使用 Hotelling 的 T2 和 Q-Residuals 的模型（如果您将 Hotelling 的 T2 放在 x 上，将 Q-Residuals 放在 y 轴上，您会得到一个所谓的“影响图”，这有助于评估样本数据 (plsdat$X1) 是否适合模型数据 (plsdat$X)。

我无法从预测中计算 Hotelling 的 T2 和 Q 残差，有人建议吗？

有没有办法在 azure 中将 3 个任务分组到一个显示名称下。

例如，通过以下 3 个步骤：

我只需要所有 3 个步骤即可显示为

关于管道输出。

以下问题与已发布的以下问题非常相似，但我无法解决： R 中的错​​误：不符合的参数。不对？

我的问题是当使用包'pls'使用外部验证数据计算RMSEP时，我得到以下错误：

newX %*% B[-1, , i] 中的错误：参数不一致

以下是两个数据的功能和结构（分别为“mrv”和“data.frame”）：

RMSEP（对象= Yield_13.pls，newdata = val.plsr.data）

我一般无法理解计算训练集 AUC 的附加值，但对于这个问题，我使用的是 PLS-DA 的示例。

假设您已经建立了一个 PLS-DA 模型来尝试查看该模型是否可以区分糖尿病患者和非糖尿病患者。在此之后，模型的绘图和可视化表明存在某种区分能力。请注意，此 PLS-DA 模型仅基于训练数据/训练集。

在这种情况下，使用 ROC 曲线计算 AUC 的附加值是多少？

假设您绘制 ROC 曲线并计算 AUC 为 0.9。这明确意味着什么？我很想这意味着该模型能够/有可能以 90% 的准确率区分糖尿病患者和非糖尿病患者。但是有些事情告诉我这是不对的，因为毕竟；我的模型的性能只能在绘制 ROC 曲线并计算验证集和测试集的 AUC 后评估，对吗？还是我看错了？