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从PLS校正过程，如何解释校正模型的适应性？

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2024/06/18

近红外光谱（NIR）

PLS的校正过程可以理解为逐渐从自变量中剥离出与因变量最相关的因子，并基于最小二乘的原理将多个因子建立的模型联系起来共同反映特定的研究目标。因此，通过不同因子数解释的自变量和因变量方差能够直观反映模型的适应性。随着因子数增加，自变量和因变量的累计解释方差都逐渐增加。在选择最优因子数时，自变量的累计解释方差可以近似理解为光谱中与研究目标相关的信号占比，因变量的累计解释方差可以认为光谱能够预测的研究目标的占比。因此，在最优因子数时，自变量累计解释的方差决定了分析方法的敏感度，因变量累计解释的方差在很大程度上决定了模型的预测效果。从校正模型的应用来看，校正模型的适应性取决于待测样品是否落在校正样品光谱的主成分空间之内（可通过马氏距离来衡量），即校正模型预测待测样品是通过内插分析得到。如果待测样品超出校正样品光谱主成分空间合理的统计范围，则预测结果是通过校正模型外推分析得到，就会导致预测结果准确性下降的风险增大。

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