1.模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)不同

支持向量機回歸(SVR)基于統(tǒng)計學習理論，其主要思想是找到一個超平面，使得大部分數(shù)據(jù)點都在這個超平面的一定范圍內(nèi)，并且離這個超平面盡可能近。而偏最小二乘支持向量機(PLS-SVM)是在支持向量機的基礎(chǔ)上，引入了偏最小二乘法的思想，通過最大化協(xié)方差，將高維數(shù)據(jù)進行降維處理，以解決高維數(shù)據(jù)的處理問題。

2.特征選擇與處理的方式不同

SVR通常對所有的特征都進行處理，不會進行特征選擇或者降維。而PLS-SVM在模型構(gòu)建過程中，會通過最大化自變量和因變量之間的協(xié)方差，將原始的高維特征轉(zhuǎn)化為低維的新特征，這對于處理高維數(shù)據(jù)和解決多重共線性問題具有優(yōu)勢。

3.計算復雜度和效率不同

SVR在處理高維數(shù)據(jù)時，需要求解一個復雜的優(yōu)化問題，計算復雜度較高，尤其是在數(shù)據(jù)量較大時。而PLS-SVM在模型構(gòu)建過程中，由于進行了降維處理，因此其計算復雜度和效率較SVR有所提高。

4.模型魯棒性不同

SVR具有較好的魯棒性，對于數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值有較強的容忍能力。而PLS-SVM由于進行了降維處理，模型對數(shù)據(jù)的敏感性較高，對于數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值的處理能力略遜于SVR。

5.模型的解釋性不同

PLS-SVM由于在模型構(gòu)建過程中進行了降維處理，因此在模型解釋性上可能優(yōu)于SVR，可以更好地理解特征與響應之間的關(guān)系。而SVR雖然預測精度高，但是模型的解釋性相對較弱。

延伸閱讀

回歸模型的選擇考量

在實際的數(shù)據(jù)分析過程中，選擇哪種回歸模型主要取決于數(shù)據(jù)的特性和分析目標。如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，或者特征維度較高，可以選擇PLS-SVM進行降維處理。如果數(shù)據(jù)具有較強的非線性關(guān)系，可以選擇SVR來捕捉這種非線性關(guān)系。同時，也要考慮模型的計算復雜度，解釋性等因素。而在實際應用中，往往會嘗試多種模型，通過交叉驗證等方法比較模型的預測性能，以選擇最合適的模型。