MAT之PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》-阿里云开发者社区

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MAT之PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》

简介: MAT之PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》
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输出结果

image.png

实现代码


load spectra;

temp = randperm(size(NIR, 1));

P_train = NIR(temp(1:50),:);

T_train = octane(temp(1:50),:);

P_test = NIR(temp(51:end),:);

T_test = octane(temp(51:end),:);

k = 2;

[Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,betaPLS,PLSPctVar,MSE,stats] = plsregress(P_train,T_train,k);

figure

percent_explained = 100 * PLSPctVar(2,:) / sum(PLSPctVar(2,:));

pareto(percent_explained)

xlabel('主成分')

ylabel('贡献率(%)')

title('PLS:各个主成分的贡献率—Jason niu')

N = size(P_test,1);

T_sim = [ones(N,1) P_test] * betaPLS;

error = abs(T_sim - T_test) ./ T_test;

R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));

result = [T_test T_sim error]

figure

plot(1:N,T_test,'b:*',1:N,T_sim,'r-o')

legend('真实值','预测值','location','best')

xlabel('预测样本')

ylabel('辛烷值')

string = {'PLS:利用PLS(两个主成分的贡献率就可达100%)提高《测试集辛烷值含量预测结果对比》的准确度—Jason niu';['R^2=' num2str(R2)]};

title(string)


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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