python - sklearn PLSRegression - X 的方差由潜在向量解释

Question

我使用 Python 的 sklearn.cross_decomposition.PLSRegression 执行偏最小二乘回归

有没有办法为每个 PLS 分量检索 X 的解释方差分数，即 R²(X)？我正在寻找类似于 R pls 包中的 explvar() 函数的东西。但是，我也非常感谢有关如何自己计算它的任何建议。

有一个类似的question还有一个answer这解释了如何获得 Y 的方差。我想，在这种情况下，“Y 的方差”就是所要求的。这就是为什么我提出了一个新问题 - 希望没关系。

Answer 1

我设法找到了问题的解决方案。下面给出了 PLS 回归后每个潜在向量在 X 中解释的方差分数:

import numpy as np
from sklearn import cross_decomposition

# X is a numpy ndarray with samples in rows and predictor variables in columns
# y is one-dimensional ndarray containing the response variable

total_variance_in_x = np.var(X, axis = 0)

pls1 = cross_decomposition.PLSRegression(n_components = 5)
pls1.fit(X, y) 

# variance in transformed X data for each latent vector:
variance_in_x = np.var(pls1.x_scores_, axis = 0) 

# normalize variance by total variance:
fractions_of_explained_variance = variance_in_x / total_variance_in_x