具有多个y变量的plsRglm

Question

我目前正在使用偏最小二乘回归来使用更大的多元解释性数据集（此处为特征数据）来预测某些多元响应数据（此处为成分数据）。使用pls R包中的标准pls函数，我可以轻松做到：

plsr_model = plsr(y_train ~ x_train)
y_predicted = predict(plsr_model,ncomp = 3,newdata=X_test)

其中y_train和x_train都是行数相同的数字矩阵（但x_train的列更多）。

这很好用，但是因为我使用相对丰度数据，所以Y_train中的每个值实际上都限制在0到1之间，有很多0。为了得到前两个，我想使用plsRglm软件包中的plsRglm函数带有family（binomial），link（logit）。但是，当我尝试使用与plsRglm包相同的方法时，会出现此错误

plsr_1 = plsRglm(y_train~x_train)

Model: pls 

Warning : 393 396 621 < 10^{-12}
Warning only 0 components could thus be extracted
No component could be extracted please check the data for NA only lines or columns
Error in PLS_glm_formula(formula = y_train ~ x_train) : 

我在文档中可以找到的所有示例都只包含一个响应变量。有没有人举过一个如何将plsRglm与多个响应变量一起使用的示例。