SPLS：稀疏偏最小二乘
“稀疏偏最小二乘”（Sparse Partial Least Squares，简称SPLS）是一种高效的统计建模方法，常用于多变量数据分析领域。其名称缩写SPLS便于快速书写和应用，常见于综合性研究场景中，尤其适用于高维数据的特征选择与降维处理。该方法结合了偏最小二乘回归的正交特性与稀疏性约束，能够有效提升模型的解释能力和预测精度，在生物信息学、化学计量学及金融建模等多个交叉学科中具有广泛应用。
Sparse Partial Least Squares具体释义
Sparse Partial Least Squares的英文发音
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