解释SIM中的SIMPLS回归结果

Question

我在R中做了一个SIMPLS回归但是我不确定如何解释结果，这就是我的函数看起来的样子，

yarn.simpls<-mvr(Pcubes~X1+X2+X3,data=dtj,validation="CV",method="simpls")

这是我的结果

summary(yarn.simpls)


 X dimension: 33471 3 
        Y dimension: 33471 1
Fit method: simpls
Number of components considered: 3

VALIDATION: RMSEP
Cross-validated using 10 random segments.
       (Intercept)  1 comps  2 comps  3 comps
CV          0.5729   0.4449   0.4263   0.4175
adjCV       0.5729   0.4449   0.4263   0.4175

TRAINING: % variance explained
        1 comps  2 comps  3 comps
X         86.77    97.67      100
Pcubes    39.74    44.72       47

我想知道的是，我的系数是多少？它是VALIDATION下的adjCV行：RMSEP。 TRAINING：％方差表示，就像变量的意义一样？我只是想确保我正确地解释结果。

Answer 1

％方差描述了每个ncomp从x变量捕获的变化量，然后是响应变量，因此可以将其视为每个ncomp捕获数据中信息的相对能力。

CV＆amp; adjCV是预测均方根误差（RMSEP）的值，它为您提供有关每个ncomp模型预测结果变量的信息。在您的情况下，具有1个组件的模型似乎具有最高的预测能力。

如果您想要基础变量的系数，请使用coef(yarn.simpls)。这将为您提供每个ncomp的变量系数。