偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)与支持向量机回归(SVR)的区别主要体现在：1.模型构建的理论基础不同；2.特征选择与处理的方式不同；3.计算复杂度和效率不同；4.模型鲁棒性不同；5.模型的解释性不同。总的来说，PLS-SVM更适用于存在多重共线性的高维数据，而SVR则更适合处理非线性的回归问题。
1.模型构建的理论基础不同
支持向量机回归(SVR)基于统计学习理论，其主要思想是找到一个超平面，使得大部分数据点都在这个超平面的一定范围内，并且离这个超平面尽可能近。而偏最小二乘支持向量机(PLS-SVM)是在支持向量机的基础上，引入了偏最小二乘法的思想，通过最大化协方差，将高维数据进行降维处理，以解决高维数据的处理问题。
2.特征选择与处理的方式不同
SVR通常对所有的特征都进行处理，不会进行特征选择或者降维。而PLS-SVM在模型构建过程中，会通过最大化自变量和因变量之间的协方差，将原始的高维特征转化为低维的新特征，这对于处理高维数据和解决多重共线性问题具有优势。
3.计算复杂度和效率不同
SVR在处理高维数据时，需要求解一个复杂的优化问题，计算复杂度较高，尤其是在数据量较大时。而PLS-SVM在模型构建过程中，由于进行了降维处理，因此其计算复杂度和效率较SVR有所提高。
4.模型鲁棒性不同
SVR具有较好的鲁棒性，对于数据中的噪声和异常值有较强的容忍能力。而PLS-SVM由于进行了降维处理，模型对数据的敏感性较高，对于数据中的噪声和异常值的处理能力略逊于SVR。
5.模型的解释性不同
PLS-SVM由于在模型构建过程中进行了降维处理，因此在模型解释性上可能优于SVR，可以更好地理解特征与响应之间的关系。而SVR虽然预测精度高，但是模型的解释性相对较弱。
延伸阅读
回归模型的选择考量
在实际的数据分析过程中，选择哪种回归模型主要取决于数据的特性和分析目标。如果数据存在多重共线性，或者特征维度较高，可以选择PLS-SVM进行降维处理。如果数据具有较强的非线性关系，可以选择SVR来捕捉这种非线性关系。同时，也要考虑模型的计算复杂度，解释性等因素。而在实际应用中，往往会尝试多种模型，通过交叉验证等方法比较模型的预测性能，以选择最合适的模型。
