PLSモデルを新しいデータに適用するこんにちは、
スペクトルデータから物質濃度を予測するためのモデルを見つけるために、Partial Least Squares（PLS）分析を使用しています。つまり、6800個の変数があります。
データを微調整し、再サンプリングし、さらに他のことを微調整した後、信頼できる予測モデルを見つけたようです。
私の質問は
このモデルを新しいデータに適用する方法一度に1つのサンプルでさえ。
ありがとうございます。
アミール
PS - JMP Pro 13を使う
再：私のPLSモデルを新しいデータに適用する同僚のIanの返事を補足するために、JMP Proバージョン13を実行しているので、Formula Depotプラットフォームに式を公開することに価値があると思いますか。このプラットフォームでは、モデルをPython、C、SQLなどのプロダクション/データベース指向の言語で書くことができます。それで、「新しい」データがデータベースで始まっているなら、例えば、あなたは本番データベース側であなたの材料を特徴付けるためにスコアリングコードを賢く使うことができるでしょう。私の顧客の多くは、まさにこの目的のためにFormula Depotスコアリングコードアプリケーションを使用しています。
PLSにもぴったりのアプリケーションです。
再：私のPLSモデルを新しいデータに適用する対話的に作業している場合は、赤い三角形に移動して予測式を保存し、データテーブルに新しい（式）列を作成します（PLSの場合は、[列の保存]> [予測式の保存]が必要です）。次に、データテーブルに新しい行を追加します。すべての予測子に値を入力する限り、（保存した式によって）同じ行に予測値が表示されます。
必要に応じて自動化したい場合は、これはJSLを介しても実行できます。
