偏最小二乘回归方法 Python 代码实现
简介
本仓库提供了一个用于实现偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）的 Python 代码资源。偏最小二乘回归是一种用于处理高维数据和多重共线性问题的统计方法，广泛应用于化学计量学、生物信息学等领域。
资源内容
- Python 源代码：包含完整的偏最小二乘回归算法的 Python 实现。
- 数据格式说明：提供了使用该代码所需的数据格式说明，确保用户能够正确准备数据以进行模型训练和预测。
使用说明
- 下载代码：将本仓库中的 Python 代码文件下载到本地。
- 准备数据：根据数据格式说明，准备符合要求的数据集。
- 运行代码：使用 Python 环境运行代码，进行偏最小二乘回归模型的训练和预测。
注意事项
- 请确保使用的 Python 环境已安装必要的依赖库，如 NumPy、Pandas 等。
- 数据格式必须严格按照说明准备，否则可能导致代码运行失败或结果不准确。
贡献
欢迎对代码进行改进或提出建议。如果您有任何问题或建议，请在仓库中提交 Issue 或 Pull Request。
许可证
本资源文件遵循 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。