使用Octave plsregress进行预测

Question

我有一个好的（或至少是一致的）校准集，并且已经在n.i.r上应用了PCA和最近的PLS回归。已知的水和添加剂混合物的光谱以预测添加剂的体积百分比。到目前为止，我已经进行了自我校准，现在想要盲目地预测来自nirspectrum的浓度。 Octave返回XLOADINGS，YLOADINGS，XSCORES，{{带有YSCORES命令的1}}，COEFFICIENTS和FITTED。 “拟合”是浓度的估计。 Octave使用plsregress方法。

如何使用这些返回的变量来预测浓度，从而得到新的样品谱？

分数通常用T表示，载荷用P表示，X = TP'+ E，其中E是残差。我被卡住了。

Answer 1

请注意，T和P分别是X分数和负荷。与PCA不同，PLS也有Y的分数和加载（通常表示为U和Q）。

虽然documentation of plsregress充其量是粗略的，但它引用的论文Sijmen de Jong: SIMPLS: an alternativ approach to partial least squares regression Chemom Intell Lab Syst, 1993, 18, 251-263, DOI: 10.1016/0169-7439(93)85002-X 用公式（36）和（37）讨论预测，给出：

Yhat0 = X0 B

请注意，这使用居中数据 X0 来预测居中的y值。 B 是COEFFICIENTS。

我建议您首先预测训练光谱并确保获得正确的结果（FITTED）。