Regresija ar galvenajiem komponentiem (PCR)
Regresija ar galvenajiem komponentiem vispirms saspiež korelētu prediktoru kopu nedaudzos galvenajos komponentos — virzienos ar vislielāko dispersiju — un pēc tam veic regresiju uz šiem komponentiem. Nometot zemas dispersijas virzienus, PCR stabilizē novērtēšanu daudzkollinearitātes un augstas dimensijas gadījumā, par cenu, ka komponenti tiek izvēlēti bez atsauces uz atbildi.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Principal Components Regression (PCR). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Vairākkārtējā lineārā regresijaStatistika↔ compare
- Regresija ar daļējiem mazākajiem kvadrātiem (PLS)Mašīnmācīšanās↔ compare
- Regulētā lineārā regresija (Ridge Regression)Mašīnmācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →