偏最小二乘和VIP係數你好，
我想知道VIP和係數圖中如何計算VIP。 在哪裡可以找到更多詳細信息？
魯
分析工具回复：偏最小二乘和VIP係數你好@魯，
您可以閱讀有關PLS的JMP幫助的更多信息這裡。 此外，根據Ian Cox和Marie Gaudard撰寫的JMP在線書，第41頁的使用JMP發現局部最小二乘。 22：
“這投影的重要性（VIP）統計數據，在Wold（1995，p。213）和In Wold等人中進行了討論。 （2001年，第123頁）定義為權重平方的加權和， w ^ 。“ ...”基於權重，它衡量預測變量對錶徵PLS模型中使用的因素的貢獻...“。
VIP的默認值為0.8，但可以在JMP中更改，它是變量對模型影響的累積量度。 在Boosted Tree和Bootstrap Forest平台中可以類推為“部分”，即模型的一部分，由給定因子X解釋。 模型中具有低VIP值和係數的因子都可以刪除，因為它們的貢獻可以忽略不計。
請注意：對於集中和按比例縮放的數據，使用VIP與係數通常會更好，因為它考慮了尺寸效果以及VIP。同樣，閾值是0.8，可能不適合您的數據。 較高或較低的值可能更合適，並且在評估模型的性能以預測結果時應考慮該值。
我認為您會發現Cox＆Gaudard的書很有幫助-另外，您可以在support.sas.com上免費在線獲取PDF格式的書。
希望這可以幫助，
DS
回复：偏最小二乘和VIP係數感謝Diedrich
這對我來說很清楚。
VIP的默認值為0.8（是否表示此因素解釋了80％的差異？）
您將“ forresttrap forrest”的“部分”進行了比較。 默認值是否也為0.8？
魯
