plsRglm с несколькими переменными y
В настоящее время я использую частичную регрессию наименьших квадратов, чтобы предсказать некоторые многомерные данные ответа (здесь композиционные данные), используя гораздо больший многомерный пояснительный набор данных (здесь данные черты). Используя стандартную функцию pls из пакета pls R, я могу просто сделать:
plsr_model = plsr(y_train ~ x_train)
y_predicted = predict(plsr_model,ncomp = 3,newdata=X_test)
где y_train и x_train - это числовые матрицы с одинаковым количеством строк (но x_train имеет больше столбцов).
Это работает нормально, однако, поскольку я использую данные относительного обилия, каждое значение в Y_train в действительности ограничено между 0 и 1, есть много 0. Чтобы обойти первые два, я хотел бы использовать функцию plsRglm в пакет plsRglm с семейством (бином), ссылкой (логитом). Однако, когда я пытаюсь использовать тот же подход, используя пакет plsRglm, я получаю эту ошибку
plsr_1 = plsRglm(y_train~x_train)
Model: pls
Warning : 393 396 621 < 10^{-12}
Warning only 0 components could thus be extracted
No component could be extracted please check the data for NA only lines or columns
Error in PLS_glm_formula(formula = y_train ~ x_train) :
Все примеры, которые я смог найти в документации, включают только одну переменную ответа. Кто-нибудь получил пример использования plsRglm с несколькими переменными ответа.