Regresi Komponen Utama (PCR)
Regresi komponen utama pertama-tama memampatkan sekumpulan prediktor yang berkorelasi menjadi beberapa komponen utama — arah varians terbesar — lalu meregresikan respons terhadap komponen-komponen tersebut. Dengan membuang arah varians rendah, PCR menstabilkan estimasi di hadapan multikolinearitas dan dimensionalitas tinggi, dengan konsekuensi memilih komponen tanpa merujuk pada respons.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Jolliffe, I. T. (1982). A note on the use of principal components in regression. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 31(3), 300–303. DOI: 10.2307/2348005 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). Principal Components Regression (PCR). ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/principal-components-regression
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.
- Regresi Linier BergandaStatistika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (PLS)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi RidgePembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →