Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Principal Components Regression

Principal components regression first compresses a set of correlated predictors into a few principal components — the directions of greatest variance — and then regresses the response on those components. By discarding low-variance directions, PCR stabilizes estimation in the presence of multicollinearity and high dimensionality, at the cost of choosing components without reference to the response.

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Principal Components Regression (PCR)

Hồ sơ phương pháp phân loại · ml-model / machine-learning

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

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.