PLS回归：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:08的最新版本

PLS Regression.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
PLS回归PLS Regression.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名PLS Regression
功能主类别数据分析
英文缩写PLSReg
功能亚类别回归分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

PLS回归又称偏最小二乘回归,是一种解决共线性问题,多个因变量Y同时分析,以及处理小样本时影响关系研究的一种多元统计方法。通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。用于查找两个矩阵(X和Y)的基本关系，即一个在这两个空间对协方差结构建模的隐变量方法。模型将试图找到X空间的多维方向来解释Y空间方差最大的多维方向。回归适合当预测矩阵比观测的有更多变量,以及X的值中有多重共线性的时候。

用途：用于处理预测变量多于观测值或者预测变量之间高度相关（多重共线性）的情况。

参数：可以输入多个数值因变量和多个数值自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点多项式回归
下一节点广义线性回归_负二项
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