PLS 的子集选择。
瓦尔巴诺夫再次请求
以下是有关当前流程的更多详细信息：
宝洁公司目前使用内部网络工具进行 PLS 变量选择的方法
VIP 决定移除顺序
最小化 PRESS 被用作停止规则
指定最大 PLS 因子（例如 5）后进行向后消除
对于每次迭代和 PLS 因子范围（从 1 到最大值）
首先，所有 VIP<0.8 的预测因子都被删除
然后，丢弃 VIP 最小的预测器
将本次迭代中的最佳 PLS 模型（最小 PRESS）与最佳模型进行比较
来自之前的迭代
如果 PRESS 没有改善，则停止变量选择
在以下情况下，对剩余的预测变量进行遍历以删除冗余的预测变量
完成变量选择
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最优 PLS 模型（PRESS 最小）具有 1 个 PLS 因子和 3 个预测变量
Web 工具提供用户指定的最大尺寸的最佳子集模型
当最优模型剩余大量预测变量时有用的替代方案
在模型中
如果 PRESS 没有大幅增加，可以考虑较小尺寸的型号
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Silvio Miccio ( 西尔维奥·西尔维奥 ) 提供的更多详细信息：
如果能有一种针对 PLS 的最佳子集算法，找到与预测 Y 相关的因素或因素组，那就太好了。实践表明，删除不重要的因素会导致模型的泛化误差更低。
仅基于 VIP 进行子集选择让我感到不舒服。VIP 的阈值是任意的（例如，p 值的民间传说值为 0.05）。
