Machine learning
主成分回帰 (PCR)
主成分回帰は、まず相関のある予測変数セットを、最も分散の大きい方向であるいくつかの主成分に圧縮し、次にそれらの成分に対して応答変数を回帰します。分散の小さい方向を破棄することで、PCRは多重共線性や高次元性の存在下での推定を安定させますが、その代償として、応答変数とは無関係に成分を選択します。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Principal Components Regression (PCR). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/principal-components-regression
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