Régression PLS

Régression PLS

La Régression PLS («  Partial least square regression ») a été inventée par Swante Wold en 1983 et son père Hermann Wold. La régression PLS maximise la variance des prédicteurs (Xi) = X et maximise la corrélation entre X et la variable à expliquer Y. Cet algorithme emprunte sa démarche à la fois à l'ACP et à la régression[1].

Sommaire

Modèle

Le modèle général qui sous-tend ce modèle est

\begin{align}
X &= T P^{\top} + E\\
Y &= T Q^{\top} + F,
\end{align}

X est une matrice n \times m de prédicteurs, Y est une matrice n \times p de variables response, T est une matrice n \times l (la matrice de score, composant ou facteur), P et Q sont, respectivement, des matrices m \times l et p \times l de charge, et les matrices E et F sont les termes d'erreur, présumés être i.i.d. normaux.

Algorithme

Voir aussi

Liens internes

Liens externes

Références

  1. Stéphane Tufféry, Data Mining et statistique décisionnelle Troisième édition page 396, aux éditions Technip

Bibliographie


Wikimedia Foundation. 2010.

Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Régression PLS de Wikipédia en français (auteurs)

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