大量自变量，一个因变量，如何选择压缩自变量？

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大量自变量，一个因变量，如何选择压缩自变量？1.大量自变量，一个因变量，如何选择压缩自变量？  都有哪些方法？ 如何判断压缩后的结果好坏？ 相关系数r吗？ 那如何实现交叉验证呢？ 用什么算法？
2.模型建立常常是分训练集和测试集，那压缩变量时是不是用的就是training set，在 training set中如何得到交互验证系数q。

3.测试集是不是不参与变量的压缩，只是用来把相应的自变量回带到方程中，得到预测值？

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关键词：一个因变量 自变量 因变量 Training Train 选择 变量 压缩

主成份分析，可以压缩自变量。随后再用主成份进行回归，就可以完成预测。

2# miniwhale

多谢答复，能不能用因子分析压缩变量呢，如果能，压缩完成后，如何与因变量进行回归呢，因为用得到的因子和因变量进行回归后，解释的是，因子与因变量的关系，如何用原来的自变量来解释呢？

也可用PLS解决

4# ***xyz
嗯PLS很好

先用因子分析，然后在回归分析时，将因子分析在数据变量里生成的因子（Fac1-1>.）选入自变量框中，进一步操作就OK了

逐步回归：可以寻找与依变量关系最为密切的变量，剔除作用不显著的自变量。
主成分分析和因子分析：实现变量的降维，尽可能涵盖所有变量的信息。然后在此基础上也可以进行回归分析。

嗯，多谢 就是按照这个思路！

PLS就可以了。