Regresia prin metoda celor mai mici pătrate parțiale (PLS)
Regresia prin metoda celor mai mici pătrate parțiale (Partial Least Squares Regression - PLS) prezice o variabilă răspuns din mulți predictori, adesea puternic coliniari, proiectându-i pe un set restrâns de componente latente — dar, spre deosebire de regresia prin componente principale, alege acele componente astfel încât să maximizeze covarianța lor cu variabila răspuns, nu doar varianța predictorilor. Această reducere a dimensionalității supervizată face din PLS o metodă esențială în chimometrie, spectroscopie și alte domenii cu date extinse, unde numărul predictorilor depășește cu mult numărul observațiilor.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). Partial Least Squares Regression (PLS). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Regresie Liniară MultiplăStatistică↔ compare
- Regresia prin componente principale (PCR)Învățare automată↔ compare
- Regresia RidgeÎnvățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →