数据分析中pls是什么?

PLS是偏最小二乘法的简称，主要用于处理多变量数据建模。它能同时分析自变量和因变量，提取潜在变量，解决数据间多重共线问题。PLS在化学、经济学、市场研究中应用广泛，比如预测产品质量、分析消费者行为、优化生产流程等。

PLS结合了主成分回归和典型相关分析的优点，适合样本量少、变量多的场景。实际案例中，PLS可用于光谱数据解析、金融风险评估、医疗诊断等。通过降维和特征提取，PLS能快速找到数据中的关键联系，提高模型预测准确性。