¿Qué es el algoritmo PLS?
Comprensión del algoritmo PLS: explicación y aplicaciones prácticas
El algoritmo de mínimos cuadrados parciales (PLS) es un método de aprendizaje automático ampliamente utilizado en modelado estadístico y minería de datos. Puede manejar problemas de alta dimensión y muestras pequeñas y proporcionar resultados de alta calidad de predicción. Este artículo le presentará los conceptos básicos y ejemplos de aplicación del algoritmo PLS.
Principio del algoritmo PLS
El algoritmo PLS utiliza la relación lineal entre un conjunto de variables importantes (también llamadas variables potenciales) para establecer un modelo de predicción entre las variables de entrada y salida. Por lo tanto, puede manejar múltiples variables de entrada interdependientes y altamente correlacionadas sin sobreajuste. El algoritmo PLS tiene como objetivo encontrar la menor cantidad posible de variables potenciales para explicar la variación en el modelo. Este algoritmo se puede aplicar en muchos campos como la genómica, la farmacología y las ciencias sociales.
Ejemplos de aplicación del algoritmo PLS
Una aplicación común del algoritmo PLS es el análisis químico, especialmente en el análisis de resonancia magnética nuclear (RMN). En este contexto, los algoritmos PLS se utilizan ampliamente para predecir espectros químicos en estructuras moleculares. Utilizando el algoritmo PLS, se pueden describir moléculas complejas de forma rápida, automática y precisa.
Otra área de aplicación del algoritmo PLS es la previsión financiera. El algoritmo PLS se puede utilizar para crear modelos de predicción del precio de las acciones. En este caso, el algoritmo PLS puede manejar la relación entre datos densos del mercado de valores y variables ambientales, estableciendo así un modelo predictivo, analizando eficazmente los datos y prediciendo cambios futuros en el mercado de valores.
En farmacia, el algoritmo PLS se utiliza para solucionar problemas de absorción, distribución, metabolismo y excreción (ADME). Debido a que una experiencia exitosa en ADME es clave para el desarrollo exitoso de un fármaco, existe la necesidad de predecir de manera confiable las propiedades ADME de un fármaco en una etapa temprana. Esto proporciona un escenario de aplicación muy adecuado para el algoritmo PLS.
Conclusión
El algoritmo PLS es una herramienta poderosa para resolver problemas de datos de alta dimensión en modelado y aprendizaje automático. El algoritmo PLS se puede utilizar para resolver el problema de características de múltiples entradas relacionadas y datos de muestra pequeños. Los algoritmos PLS se pueden aplicar a una variedad de problemas y campos de minería de datos, desde análisis químicos hasta medicina, finanzas y ciencias sociales. Todo esto convierte al algoritmo PLS en una herramienta útil en muchos escenarios de análisis.