PLSR）是一種用於監督學術習的降維技術。PLSR是一種在因子較多且高度共線性的情況下構建**模型的方法。 它是一種基於回歸的方法，旨在找到解釋變數與變數空間中的響應之間的最大協方差方向。
偏最小二乘回歸（PLSR）是機器習和分析領域中流行的演算法。 它是一種降維技術，用於在處理高度共線性因子時構建**模型。 在 PLSR 中，該演算法查詢與響應變數最密切相關的 ** 變數的線性組合。 這種方法在處理大量變數時特別有用，因為它有助於在不丟失太多資訊的情況下減少資料集的維度數。
PLSR屬於監督習的範疇，這意味著該演算法需要標記的訓練資料來構建模型。 它通常用於生物資訊學、化學計量學和金融學等領域，在這些領域，變數的數量往往遠大於觀測值的數量，傳統的線性回歸模型可能不適合。
通過利用 PLSR，工程師和資料科學家可以構建更準確的模型，並深入了解具有高度共線性變數的複雜系統。
偏最小二乘回歸 （PLSR） 是一種在因子較多且高度共線性的情況下構建模型的方法。 它屬於降維技術類別，用於在不丟失太多資訊的情況下減少模型中輸入變數的數量。
PLSR 最常見的用例之一是化學計量學領域，用於分析光譜資料。 光譜學是一種用於測量物質與電磁輻射之間相互作用的技術。 得到的光譜包含大量高度相關的變數。 PLSR 可用於減少變數數量並對各種化學性質進行建模。
PLSR的另乙個應用是在遺傳學領域，它可以用來分析基因表達資料。 基因表達是利用遺傳資訊合成蛋白質的過程。 微陣列技術通常用於測量基因表達水平，從而產生大量高度相關的變數。 PLSR可用於識別最重要的基因和模擬各種疾病。
PLSR 還用於金融領域以構建最佳模型。 **受大量變數影響，如公司的財務狀況、經濟指標、新聞事件等。
最後，PLSR已應用於影象分析領域，可用於分析包含大量畫素的影象。 PLSR 可用於識別影象中最重要的特徵，並為各種應用（例如面部識別和物體檢測）構建模型。
偏最小二乘回歸 （PLSR） 是一種降維技術，用於在因子較多且高度共線性的情況下構建 ** 模型。 它是一種監督習方法，可用於回歸和分類任務。
要開始使用 PLSR，可以使用 Python 中的 scikit-learn 庫。 下面是乙個示例程式碼片段：
import numpy as npfrom sklearn.cross_decomposition import plsregression# create sample datax = np.array([[1, 2, 3], 4, 5, 6], 7, 8, 9], 10, 11, 12]])y = np.array([1, 2, 3, 4])# create plsr object and fit the modelplsr = plsregression(n_components=2)plsr.fit(x, y)# predict new valuesnew_x = np.array([[2, 3, 4], 5, 6, 7]])predicted_y = plsr.predict(new_x)print(predicted_y)在此示例中，我們首先建立示例資料 x 和 y。 x 是具有 4 行和 3 列的矩陣，y 是具有 4 個元素的向量。 然後，我們建立乙個包含 2 個分量的 plsregression 物件，並使用 fit（） 方法擬合模型。 最後，我們使用 predict（） 方法為新的 x 矩陣建立乙個新值。
偏最小二乘回歸是一種降維演算法。 它通常用於通過將大量變數投影到較小的維度空間中來提取重要特徵。
偏最小二乘回歸是一種監督習方法。 它需要乙個帶標籤的資料集來訓練模型，然後使用該資料集來響應新資料中的變數。
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