Member-only story
PCR (Temel Bileşen Regresyonu) ve PLS (Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu): Python
PCR
İstatistikte temel bileşen regresyonu (PCR), temel bileşen analizine (PCA) dayalı bir regresyon analizi tekniğidir. Daha spesifik olarak, standart bir doğrusal regresyon modelinde bilinmeyen regresyon katsayılarını tahmin etmek için PCR kullanılır. (Wikipedia)
Temel Bileşen Regresyonu, Temel Bileşen Analizi ile seçilen bileşenler ile bir model kurmak üzerine çalışmaktadır. Temel Bileşen Analizi P adet değişkenin içerdiği bilgiyi ondan daha az sayıda değişken ile bir miktar veri kaybını göz önünde bulundurarak maksimum şekilde ifade etmek için kullanılır. Böylelikle çok boyutluluk ve değişkenlerin birbirleriyle olan korelasyonu ortadan kalkar. Yüksek korelasyon değişkenlerin benzer tahminsel şeyleri barındırdığını gösterir.
PCR’ın SciKit-Learn’de direkt uygulaması olmadığı için bunu kendimiz yapmalıyız. PCR uygulaması için;
- PCA yapılacak.
- Regresyon modeline oturtulacak.
O zaman hazırsanız başlayalım. Kütüphanelerin dahil edilmesi ve verinin incelenip düzenlenmesi bölümleri hem PCR hem de PLS için kullanılacak.
