【Python机器学习】零基础掌握PLSRegression交叉分解

有没有想过如何在复杂的数据集中找出有用的信息？

在大数据时代，高维数据的处理成为了一项巨大的挑战。例如，想象一下在电商平台上，有大量关于用户行为、商品特性和交易历史的数据。如何从这些高维数据中提取有用的信息来优化推荐系统呢？

假设一个电商平台希望通过用户行为和商品特性来预测销售额。传统的机器学习算法在面对多维特征时可能会遇到“维度灾难”，这就需要一种能有效处理高维数据的算法。

这时PLSRegression（偏最小二乘回归）便能派上用场。这是一种可以同时考虑多个输入和输出变量，以找出变量间关系的算法。

下面的模拟数据展示了用户行为和商品特性与销售额之间的关系：

| 用户活跃度 | 商品评分 | 库存量 | 价格 | 销售额 |
|------------|----------|--------|------|--------|
| 5          | 4.5      | 200    | 20   | 1800   |
| 3          | 3.5      | 150    | 25   | 1100   |
| 4          | 4.0      | 100    | 22   | 1300   |
| 2          | 2.5      | 50     | 30   | 400    |
| ...        | ...      | ...    | ...  | ...    |

通过PLSRegression算法，能有效地从多维特征中提取有用的信息，来预测销售额。