Language
Country/Area
No result found
Bí mật của phương pháp bình phương nhỏ một phần: Kỹ thuật này tiết lộ mối quan hệ ẩn trong dữ liệu như thế nào?
Trong thế giới khoa học dữ liệu, có vô số các kỹ thuật phân tích dữ liệu và một công cụ đang ngày càng được chú ý là Phương pháp bình phương nhỏ nhất một phần (PLS). Kỹ thuật này không chỉ có thể tiết lộ mối tương quan giữa dữ liệu mà còn giải quyết được những thách thức như nhiều biến hơn quan sát và đa cộng tuyến. Khác với các phương pháp hồi quy truyền thống, PLS tìm kiếm các mối quan hệ ẩn bằng cách ánh xạ các biến dự báo và biến phụ thuộc vào một không gian mới.
Bình phương tối thiểu một phần là một phương pháp thống kê đặc biệt phù hợp để giải quyết các vấn đề phức tạp trong dữ liệu.
Ý tưởng đằng sau PLS là tìm ra mối quan hệ cơ bản giữa hai ma trận, ma trận biến độc lập X và ma trận biến phụ thuộc Y. Ví dụ, trong phép đo hóa học, kỹ thuật này được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu hóa học nhằm thiết lập mối tương quan giữa các đặc tính của hợp chất hóa học và tính chất của chúng. Bằng cách ánh xạ những dữ liệu này vào các chiều mới, PLS có thể cải thiện khả năng dự đoán của các mô hình hồi quy và khám phá các cấu trúc ẩn trong dữ liệu.
PLS không chỉ có thể xử lý dữ liệu có tương quan cao mà còn cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách tìm ra phương sai tối đa.
Sự phát triển của kỹ thuật này có thể bắt nguồn từ nhà thống kê người Thụy Điển Herman O. A. Wold, người đã cùng với con trai mình là Svante Wold phát triển thêm PLS. Mặc dù các ứng dụng ban đầu của nó chủ yếu tập trung trong lĩnh vực khoa học xã hội, nhưng phạm vi ứng dụng hiện đã mở rộng sang nhiều lĩnh vực như tin sinh học, khoa học thần kinh, đo lường cảm quan, v.v.
Nguyên lý hoạt động của PLS liên quan đến việc tìm hướng trong ma trận biến độc lập sao cho sự biến thiên của ma trận biến phụ thuộc là lớn nhất. Trong quá trình này, PLS sẽ liên tục tìm kiếm hướng chiếu tốt nhất và cuối cùng hình thành mô hình dự đoán. Khi đưa thêm nhiều biến hơn, phương pháp này có thể giảm kích thước dữ liệu một cách hiệu quả và khám phá ra các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.
Phương pháp bình phương nhỏ từng phần không chỉ tiết lộ mối tương quan bề mặt của dữ liệu mà còn cả cấu trúc sâu bên trong nó.
Trong nhiều ứng dụng, PLS được sử dụng để dự đoán những kết quả chưa biết, chẳng hạn như dự đoán hành vi người tiêu dùng, nghiên cứu mối liên hệ giữa gen và bệnh tật, v.v. Trong những trường hợp này, PLS tối ưu hóa hiệu suất dự đoán bằng cách phân tích và tối đa hóa sự hiệp phương sai giữa các dữ liệu liên quan.
Với sự tiến bộ của khoa học dữ liệu và công nghệ máy tính, PLS cũng đã trải qua nhiều lần mở rộng, chẳng hạn như việc giới thiệu các phương pháp mới như OPLS (Orthogonal Projection to Latent Structure) và L-PLS. Các công nghệ này rất hữu ích trong việc phân tích các mối quan hệ dữ liệu và cải thiện khả năng diễn giải mô hình. Nó đã cho thấy tiềm năng lớn hơn.
Mặc dù các kỹ thuật mới này được thiết kế để cải thiện khả năng diễn giải nhưng mục tiêu cuối cùng của chúng là cải thiện độ chính xác dự đoán của mô hình.
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn ngày nay, lợi thế của PLS nằm ở khả năng xử lý hiệu quả dữ liệu đa chiều, phân tích các mối quan hệ phức tạp như dấu hiệu di truyền và đặc điểm hình ảnh, đồng thời tìm ra ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học. Thông qua công nghệ này, các nhà nghiên cứu có thể tìm ra những hiểu biết và mô hình có giá trị trong khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Khi công nghệ tiếp tục phát triển và ứng dụng ngày càng mở rộng, PLS sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong các quyết định nghiên cứu và kinh doanh trong tương lai. Đối mặt với những thách thức sắp tới về dữ liệu, chúng ta nên suy nghĩ về những mối quan hệ tiềm năng nào vẫn chưa được tiết lộ?
