[実行用プログラム公開] コピペだけで実用的かつ実践的なPCAとPLSとを組み合わせた半教師あり学習(半教師付き学習)による回帰分析 (Python言語)

仕事や研究において、PCAとPLSとを組み合わせた半教師あり学習(半教師付き学習)による回帰分析 (PCAPLS) をする方もいらっしゃると思います。PCAPLSの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

http://univprof.com/archives/16-08-02-5213537.html

しかし、PCAPLSのやり方はわかっても、実際にPCAPLSができるようになるわけではありません。ネットでPCAPLSのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でPCAPLSを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。

そこでコピペするだけでPCAPLSを実行可能なプログラムを作りました。

データ形式・必要なソフトウェア

以下の記事に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、Python言語でPCAPLSが可能です。なおdata.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvのすべての説明変数データを使用してPCAをおこないます。

Python言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果

実行結果を下に示します。サンプルごとの予測値が” PredictedY2.csv”というファイルに保存されます。

PCAPLSからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラム公開

Python言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したPCAPLSをすぐに実行できます。

http://univprof.com/archives/16-08-02-5213537.html

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/pcapls_analysis_all_python.zip

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip