Wie lassen sich latente Faktoren aus dem PLSR-Modell extrahieren?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo allerseits,
Ich ging durch das grundlegende Beispiel von Baltisch .jmp ( Spektraldaten ) auf dem Link " Beispiel für partielle kleinste Quadrate ".
Nachdem Sie die Anzahl der Faktoren in jmp ausgewählt und analysiert haben, werden mehrere Berichte generiert. Für mein Verständnis beziehen sich ZAHL DER LETZTEN FAKTOREN auf jene Variablen (in diesem Beispiel von 27), die die meisten Abweichungen erklären. Wenn dies wahr ist, dann wie die Positionen / Namen dieser Variablen identifiziert werden (in diesem Fall von v1 bis v27).
Grüße,
Khan.
Re: Wie lassen sich latente Faktoren im PLSR-Modell extrahieren?Danke Ian und Peter für den Rat. Zuallererst wurde PLSR bei der Auswahl von Variablen in der Literatur häufig verwendet. Im Moment lohnt es sich, zu versuchen, was Ian vorschlug, und zwar mit VIP- und Koeffizienten-Plots, die ebenfalls einen Sinn ergeben.
Re: Wie lassen sich latente Faktoren im PLSR-Modell extrahieren?Um Ians klugen Rat ein wenig zu ergänzen: Meine Erfahrung aus praktischer Sicht besteht darin, wenn ich kann, jede PLS-bezogene Analyse, bei der der Schwerpunkt auf der Variablenidentifikation liegt, mit gezielten Experimenten zu verfolgen, um mehr Glaubwürdigkeit für die zu erzielen Ursache-Wirkung-Beziehungen, die Sie suchen.
Re: Wie lassen sich latente Faktoren im PLSR-Modell extrahieren?In Anbetracht dessen, dass PLS ein multivariater Ansatz ist, der letztendlich auf abhängt Korrelationen Zwischen den Variablen gibt es einige Debatten darüber, wie oder ob sie für die Variablenauswahl verwendet werden sollen (in diesem Fall wird eine 'aktive Teilmenge' von v1 bis v27 gestochen). In PLS spielt jede X-Variable eine doppelte Rolle (sowohl für die Reduzierung der Dimensionalität als auch für die Regression), und die "VIP vs. Koeffizienten" -Diagramme zeigen dies. Wenn Sie also versuchen möchten, was Sie vorschlagen, ist dies möglicherweise ein vernünftiger Ausgangspunkt.
Es gibt viele weitere Details Hier oder in anderen Büchern über PLS.
