PLS-DA的建模思路以及RMSECV怎么算?

PLS-DA（偏最小二乘判别分析）的核心思路是找到解释X（预测变量）和Y（响应变量）之间最大协方差的潜在结构。它通过寻找一组潜在变量，这些变量是原始X变量的线性组合，同时最大化这些潜在变量与响应变量Y的协方差。在分类场景中，Y通常是二元或多类别的。




关于RMSECV（交叉验证均方根误差）的计算：




1.将数据分成K个部分（K折交叉验证）。




2.每次留出1份作为测试集，其余K-1份用来训练模型。




3.对每个测试集进行预测，并计算每次预测的均方误差（MSE）。




4.计算所有K次MSE的平均值，然后取平方根得到RMSECV。




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