【摘 要】
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复杂体系的化学成分建模过程中,变量间的多重共线性是常见的问题,为了消除共线性对回归模型的影响,常常使用偏最小二乘法。虽然PLS模型的交叉验证结果理想,但是外部验证结果却变差,PLS用于变量数比样本数要多的复杂体系建模时,将出现过拟合的现象[1,2]。共线性的问题导致一些变量对因变量的贡献很小,而且在模型的建立的过程中,过多的自变量,导致模型变得复杂,自预报的准确性,即交叉验证的有效性并不能完全代表
【机 构】
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同济大学化学系,上海,200092 上海烟草集团有限责任公司,上海,200082
【出 处】
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第十二届全国计算(机)化学学术会议
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复杂体系的化学成分建模过程中,变量间的多重共线性是常见的问题,为了消除共线性对回归模型的影响,常常使用偏最小二乘法。虽然PLS模型的交叉验证结果理想,但是外部验证结果却变差,PLS用于变量数比样本数要多的复杂体系建模时,将出现过拟合的现象[1,2]。共线性的问题导致一些变量对因变量的贡献很小,而且在模型的建立的过程中,过多的自变量,导致模型变得复杂,自预报的准确性,即交叉验证的有效性并不能完全代表模型的稳健程度,相反,完美的模型减少了样本空间的自由度,导致了模型出现过拟合,无法准确预报其他样本。所以,样本的变量选择是必要的。
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