如何在tidymodel中指定偏最小二乘模型

在tidymodel中，可以使用parsnip包来指定偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）模型。PLS模型是一种统计学习算法，用于建立特征与响应变量之间的关联模型。

下面是在tidymodel中指定偏最小二乘模型的步骤：

1. 首先，确保已安装和加载tidymodels和parsnip包。

install.packages("tidymodels")
install.packages("parsnip")

library(tidymodels)
library(parsnip)

1. 创建一个PLS模型规范对象，使用linear_reg()函数并指定partial()函数。

pls_spec <- linear_reg() %>%
  partial()

1. 可以使用set_engine()函数来指定PLS模型的引擎，这里我们使用pls引擎。

pls_spec <- pls_spec %>%
  set_engine("pls")

1. 如果需要调整PLS模型的超参数，可以使用set_mode()函数指定调整模式，这里我们使用默认的模式。

pls_spec <- pls_spec %>%
  set_mode("regression")

1. 现在，可以使用创建的模型规范对象来训练和预测数据。

pls_model <- pls_spec %>%
  fit(formula, data = train_data)

predictions <- pls_model %>%
  predict(new_data = test_data)

这是在tidymodel中指定偏最小二乘模型的基本步骤。通过调整模型规范对象的参数和使用不同的数据集，可以根据具体需求定制和优化PLS模型。

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