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부분 최소 제곱(PLS, Partial Least Squares) 부분 최소 제곱(PLS)는 PCR(주성분 회귀)의 supervised alternative 입니다. PLS는 기존 특징의 선형 결합으로 이루어진 새로운 특징 집합 ($Z_1, ... , Z_M$)을 식별합니다. 그리고나서 이 M개의 특징을 사용하여 최소 제곱 방법을 통해 선형 모델을 적합(fit) 합니다. PCR과 가장 큰 차이점은 supervised way 라는 것입니다. 반응 변수 Y를 사용하여 새로운 특징들을 식별하기 때문에 기존 특징들을 잘 설명할 뿐만아니라 ...
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- PLSR, 부분최소제곱회귀
참고자료
https://gdsc-university-of-seoul.github.io/about-pls/
PCA와는 사뭇 다른 PLS에 대하여 | GDSC UOS
About PLS ※ 내용을 전하기에 앞서 해당 내용은 김성범 인공지능 연구소장님의 유튜브 채널에 있는 PLS 강의를 듣고 직접 작성한 것이고 사진은 강의 영상을 캡쳐하여 사용한 것임을 미리 밝힙니
gdsc-university-of-seoul.github.io
https://deep-learning-study.tistory.com/767
[ISLR] 부분 최소 제곱(PLS, Partial Least Squares)
부분 최소 제곱(PLS, Partial Least Squares) 부분 최소 제곱(PLS)는 PCR(주성분 회귀)의 supervised alternative 입니다. PLS는 기존 특징의 선형 결합으로 이루어진 새로운 특징 집합 ($Z_1, ... , Z_M$)을 식별합니다.
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