Python PLSR代码附示例数据集

Python偏最小化二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）的实现过程，通过对PLSR代码进行改写，解决了一些常见问题，同时给出了示例的数据集。具体内容如下：

  1. PLSR算法实现：文章中给出了Python版本的PLSR算法实现，包括详细的代码注释，方便大家了解具体的实现过程。

  2. 多个评价指标计算：除了常见的均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）等指标，本文还介绍了一些其他的评价指标（如Q2，VIP等），帮助读者更全面地了解PLSR的效果。

  3. 解决截距问题：在PLSR的计算过程中，可能会出现截距无法正确输出的情况。本文对该问题进行了详细的解释，并给出了解决方案。

  4. 示例数据集：文章中提供了一个典型的数据集作为示例，方便读者进行实际操作和练习。