PLS 驗證和變量加載您好 JMP 社區，
我有幾個關於PLS的問題：
- 我是否必須手動隱藏部分數據，還是在我選擇交叉驗證時自動完成？
- 是否有一個變量加載的閾值來區分每個因素捕獲的最重要變量（潛在變量）
謝謝您的幫助！
分析回复：PLS 驗證和變量加載謝謝你，維克多！這很有幫助！
我的目標是通過 K 折交叉驗證來驗證模型。
對於第二個問題，我指的是每個因素的 PLS X 載荷；是否有一個常用的閾值來突出顯示屬於同一系統的變量。 例如，在探索性因素分析中，給定因素的變量載荷 (> 0.4) 表明這些變量很可能來自同一系統。
太感謝了！
回复：PLS 驗證和變量加載你好@穆卡尼,
- 我不確定您手動屏蔽數據和/或選擇交叉驗證的目的是什麼。
如果您想要一個測試集（模型未用於訓練的集，並且在驗證期間未看到）來評估 PLS 結果如何在“新”/未見數據（並且假設您有一個大數據集）上，那麼是的，您可以手動隱藏數據集的一部分（隱藏和排除行、運行模型、保存預測公式並比較此隱藏數據集上的預測響應與實際響應），或者如果您有 JMP Pro，則創建一個驗證列（在“分析”、“預測建模”、“製作驗證列”）中，您將在其中指定訓練、驗證和/或測試集中行的比例。
如果您想通過 K 折交叉驗證來驗證您的模型，這意味著 JMP 會自動將您的數據集拆分為 K 個部分，在 K-1 個部分上訓練 PLS 模型，然後在 1 個部分上對其進行驗證，並重複此操作，以便每個“部分”（折疊）曾經是驗證部分，K-1 次是訓練部分。 如果您想在小型數據集上評估模型的穩健性（比較不同的訓練和驗證集），這是一種很好的驗證技術。
- 第二個問題也不確定，如果您想知道哪些因素在 PLS 模型中最重要，您可以查看變量重要性圖和計算的 VIP 分數。 看 ：變量重要性圖 (jmp.com)和VIP 與係數圖 (jmp.com)
希望對您有所幫助！
