4.5.2 回归系数分析

文档摘要

4.5.2 回归系数分析 4.5.2 回归系数分析在光谱分析领域，特别是在建立定量模型以预测物质属性或浓度时，回归方法是核心工具之一。典型的光谱定量模型包括多元线性回归 (MLR)、偏最小二乘法 (PLS) 回归、主成分回归 (PCR) 以及正则化方法如 Lasso 和 Ridge 回归等。这些模型旨在建立光谱数据（自变量，通常是不同波长下的吸光度、反射率或拉曼散射强度）与待测属性（因变量，如浓度、含量、硬度等）之间的数学关系。在章节 4.5“变量选择与特征提取”的背景下，回归系数分析是一个至关重要且富有洞察力的工具。它不仅仅是模型训练的副产品，更是理解模型、识别光谱中与待测属性强相关的波长（即进行变量选择）以及指导特征提取的重要手段。 4.5.2.