Osatäisruutregressioon (PLS)
Osatäisruutregressioon (Partial Least Squares Regression, PLS) ennustab vastust paljudest, sageli tugevalt kollineaarsetest ennustajatest, projitseerides need väikese hulga latentkomponentideks. Erinevalt pealiskomponentide regressioonist (Principal Components Regression, PCR) valib see komponendid nii, et need maksimeeriksid kovariantsi vastusega, mitte ainult ennustajate dispersiooni. See juhendatud dimensiooni vähendamine muudab PLS-meetodi tööriistaks keemiamõõtmistes (chemometrics), spektroskoopia ja muudes laiade andmete (wide-data) seadetes, kus ennustajaid on vaatlustest palju rohkem.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Wold, S., Sjöström, M., & Eriksson, L. (2001). PLS-regression: a basic tool of chemometrics. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 58(2), 109–130. DOI: 10.1016/S0169-7439(01)00155-1 ↗
- Geladi, P., & Kowalski, B. R. (1986). Partial least-squares regression: a tutorial. Analytica Chimica Acta, 185, 1–17. DOI: 10.1016/0003-2670(86)80028-9 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Partial Least Squares Regression (PLS). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/partial-least-squares
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Mitme muutujaga lineaarne regressioonStatistika↔ compare
- Peamine komponentregressioon (PCR)Masinõpe↔ compare
- Ridge RegressionMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →