我的plsda模型只有一個主成分對嗎？但模型沒有過擬合

在模型沒有過擬合的情況下，PLS-DA模型只得到一個主成分也是可能的。其原因可能包括：

 

一、資料的簡單性：

如果資料中的分類變化或區別主要是由一個方向或因子驅動的，那麼一個主成分可能就足夠捕獲這種變化。

 

二、其他因素：

有時，資料的預處理方式、變數的選擇或其他因素可能影響主成分的數量。

 

但是，對於只得到一個主成分的PLS-DA模型，需要特別小心。確保進行以下操作：

 

1.交叉驗證：

使用交叉驗證來評估模型的穩健性和預測能力。這可以幫助確定所選擇的主成分數量是否合適。

 

2.檢查模型解釋的變異量：

檢視這一個主成分解釋了多少X和Y的變異，以確保它是有意義的。

 

3.比較其他模型：

嘗試其他的建模方法或使用不同的引數，以看看是否可以得到更好或不同的結果。

 

4.結果視覺化：

對模型的得分圖或負荷圖進行視覺化，以深入瞭解資料的結構和分類

 

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相關服務：

PLS-DA/OPLS-DA二維圖

主成分分析（PCA）

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