Dimension Reduction Method(Principal Components Regression, Partial Least Squares)

우리가 많은 Input 변수를 가지고 있을 때, Subset Selection, Shrinkage Method는 활용하는 Input 변수의 수를 줄여주는 역할을 하였습니다. 반면에 Dimension Reduction Method는 특정 Input 변수를 활용시 제거하는 것이 아니라, 우리가 가지고 있는 Input 변수의 차원을 압축하여 활용하는 방법입니다. Dimension Reduction Method는 우리가 가지고 있는 input변수 $X$의 선형결합을 통해 새로운 변수 $Z$를 만들어냅니다. 대표적인 방법으로는 Principal Components Regression(PCR), Parital Least Squares(PLS)가 있습니다. [Principa Components Regression(P..

2021.02.03