Modelado PLS: se recomienda "0 factores"Hola a todos !
Aquí está mi situación: tengo un conjunto de datos de 58 lotes en línea y 213 columnas correspondientes a mis parámetros Xs (por ejemplo: Glucosa en el día de cultivo 1, Glucosa en el día de cultivo 2, etc.). Me faltan algunos datos aquí y allá, dependiendo de la X y los lotes, pero en general el conjunto de datos está bastante bien.
Ahora quiero usar PLS para poner todas mis X y tratar de entender cuál de ellas impacta mi Y (tengo 14 Y diferentes que me gustaría entender individualmente, por lo que todas las X versus una Y).
Para algunas de las Y, funciona bien, pero para otras, la gráfica RM PRESS aconseja "Nota: la PRESS media mínima de la raíz es 1.25 y la cantidad mínima de factores es 0." y no puedo construir ningún modelo por lo tanto (por ejemplo, Y_1 en la base de datos adjunta).
Por qué esta haciendo eso? Pensé que podría estar relacionado con los datos faltantes, pero luego no entiendo por qué funcionaría para los otros Ys.
@martindemel
Re: modelado PLS - se recomienda "0 factores"Una ventaja de PLS es modelar simultáneamente múltiples respuestas con múltiples predictores, especialmente cuando el número de predictores excede el número de observaciones. En su lugar, puede usar PCA rotado con los predictores para hacer factores para la regresión con respuestas individuales.
Re: modelado PLS - se recomienda "0 factores"Entonces, si entiendo bien, no utilicé la herramienta correcta para lo que quería hacer, ¿es eso?Re: modelado PLS - se recomienda "0 factores"No entiendo completamente sus datos o su análisis previsto de su breve descripción inicial. Parece que vale la pena probar PCA rotada con las respuestas individuales.
Los modelos multivariados como PLS se basan en un gran número de variables que exhiben correlaciones entre X, Y, X e Y. Ese resultado podría ser su objetivo. No podria decir. También podría ser su objetivo identificar o seleccionar variables para la predicción de respuestas individuales. La selección de variables es posible con varias herramientas diferentes en JMP. En lugar de la selección de variables, es posible que desee utilizar la síntesis variable con PCA rotada. De esa manera, usted incluye la mayor parte de la información original mientras reduce la dimensionalidad del problema.
Déjame saber más sobre tu caso y te ayudaré si tienes más preguntas.
Re: modelado PLS - se recomienda "0 factores"Quiero dar un paso atrás primero. El uso de todas las Y obviamente no funciona debido a la falta que se extiende a través de todas las filas teniendo en cuenta todas las Ys. Mirando solo por ejemplo Y1 y simplemente visualizando contra los factores, puede ver que casi cada factor tiene algunos puntos extraños que hacen que un ajuste parezca bastante incorrecto. Por lo tanto, sospecho que hay algunos valores atípicos potenciales en los datos que dificultan que PLS llegue a un resultado, y usted recibe la notificación.
Al no haber probado ninguna de las sugerencias de Mark, haría una verificación de datos si esto puede ser cierto.
Re: Modelado PLS: se recomienda "0 factores"De hecho, tienes razón, verificaré los datos entonces y veré si puedo seguir adelante con la sugerencia de Mark.
Muchas gracias
