Régression PLS
- Régression PLS
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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].
Modèle
Le modèle général qui sous-tend ce modèle est
où X est une matrice 
de prédicteurs, Y est une matrice 
de variables response, T est une matrice 
(la matrice de score, composant ou facteur), P et Q sont, respectivement, des matrices 
et 
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
- ↑ 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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