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交叉分解模块包含两个主要的算法系列:偏最小二乘法(PLS)和规范相关分析(CCA)。

这些算法家族具有发现在两个多元数据集之间线性关系的用途:训练方法的X和Y参数是2维数组。

交叉分解算法找到两个矩阵(X和Y)之间的基本关系。它们是潜在的可变方法来建模这两个空间中的协方差结构。他们将尝试在X空间中找到解释Y空间中最大多维方差方向的多维方向。当预测变量矩阵具有比观测值更多的变量,以及当X值存在多重共线性时,PLS回归尤其适用。相比之下,在这些情况下,标准回归将失败。

包括在此模块中的类,并且PLSRegression PLSCanonicalCCAPLSSVD

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