使用Python进行偏最小二乘回归（PLS）
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLS）是一种常用于探索性因子分析和建立预测模型的方法。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现PLS，并提供相应的源代码。
在开始编写代码之前，我们需要明确PLS的基本原理和步骤。PLS的核心思想是通过找到X和Y之间的线性关系，来建立预测模型。PLS的步骤大致为：选择一个因变量Y；从自变量X中选择一个与Y高度相关的第一成分；重复该过程，得到其他的k个成分；根据这些成分建立回归模型。PLS的关键在于如何选择与Y高度相关的成分，这里采用的是最大余弦法，即选择与Y距离最近的成分作为下一个成分。
下面是使用Python实现PLS的完整代码，以预测商品销售量为例。
import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
# 构造数据
X_train = np.array(文章出处登录后可见！
已经登录？立即刷新
