当使用PLS回归时，Matlab和scikitlearn的结果为什么不同？

Question

我使用预测形式sklearn.cross_分解与MATLAB（2014a）的plsregres得到的结果略有不同。我肯定我使用了相同的组件和数据。Matlab总是比scikit learn性能更好。在

Python：

from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
pls = PLSRegression(n_components=8)
pls.fit(X_train, Y_train)
Y_pred = pls.predict(X_train)

Matlab软件：

^{pr2}$

Answer 1

我相信scikit learn使用NIPALS算法来处理PLS，而MATLAB使用simples算法。它们的结果可能略有不同。在

请参阅MATLAB中有关^{}的文档页，并参考底部的算法。我没有一个方便的NIPALS链接，但它是Svante Wold的一个算法，在互联网上被广泛描述。在