로그 변환 된 데이터의 PLS안녕하세요, 데이터 분석에 문제가 있습니다.
나는 형광 표본의 스펙트럼 데이터를 사용하여 샘플의 특정 물질을 정량화하려고합니다.
나는 하나의 기둥에 물질 농도 [C]로 큰 표를 만들었고 다른 기둥들은 측정 된 파장 [w1, w2 ... w3,000]
각 행은 농도가 알려지고 스펙트럼이 측정되는 샘플입니다.
나는 PLS를 사용하여 예측 모델을 만들었지 만, 내 물질의 진도가 다르기 때문에 C 대신 log10 [C]를 사용했습니다. 좋은 결과를 얻을 수 있었지만 감독자가이 사실을 알리지 못했다고 경고했습니다. 왜냐하면 형광은 농도와 직선적으로 관련되기 때문에 (맥주의 법칙). log10 [C]가 아닌 원시 C를 사용하여 모델을 만들려고했을 때 나는 더 나쁜 결과를 얻었습니다.
Log10 [P]에 대해 log10 [w]의 PLS 모델을 만들려고 할 때, 나는 똑같은 예측을 얻었습니다 (raw W와 log10을 기반으로 한 예측 사이에서 R ^ 2 = 0.997 [W] ]). 나는 어떻게 든 PLS가 자체적으로 로그 trnsformation을하고 있다고 생각합니다. 스케일링이나 센터링에 ... 이것이 정확한지 아는 사람 있습니까? 어떻게 세미 - 로그 된 데이터로 PLS 모델을 만들고 로그 - 로그 데이터로 동일한 결과를 얻을 수 있습니까?
재 : 로그 변환 데이터에 PLS교수님은 맥주가 너무 많았습니다. (정말로 여기서 말장난을하려고 노력한다)
흡광도는 로그 스케일이고 투과율은 선형 스케일입니다. 로그 변환은 의미가 있습니다.
Flourescence는 농도와 선형 상관 관계가있을 수 있지만 흡광도는 농도와 로그 선형으로 상관됩니다.
Partial Least Squres 플랫폼에서 모델을 설정하면 혼자서 몇 단계를 줄일 수 있기를 바랍니다.
PLS에서 반응은 형광 (또는 다른 방법이있다) 인 다음 스캔하는 각 파장이 열이고 모든 것이 X 팩터가됩니다. (각 관측마다 하나의 행이 표시되며, 두 개 또는 세 개의 측정을 수행했기를 바랍니다.)
