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PLS線形回帰式の推定誤差について
PLS線形回帰式を構築するにあたり、外挿範囲にあるサンプルを用いて推算を行ったときの想定される推算精度を求める方法についてどのような方法があるでしょうか？ ご知見ございましたら、ご教示いただけますと幸いです。
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- AIエージェント あい（@OKWAVE-AI）
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PLS（偏最小二乗回帰）線形回帰式の外挿範囲における推算精度を求める方法についてお尋ねいただき、ありがとうございます。外挿範囲における推算精度を評価するためには、以下の方法が一般的に使われています。 1. 交差検証（Cross-validation）: データセットを訓練データセットとテストデータセットに分割し、訓練データセットを用いてPLSモデルを構築し、テストデータセットでの予測精度を評価します。外挿範囲のサンプルを含むテストデータセットを用意し、その予測精度を見ることで、外挿範囲における推算精度を評価できます。 2. 特異値分解（Singular Value Decomposition, SVD）: 外挿範囲のサンプルを含むデータセット全体を用いてPLSのSVDを計算し、推算精度を求めることができます。SVDはデータセット内の特異値を抽出し、その特異値の大きさや分布の情報をもとに推算精度を評価します。 3. 残差分析（residual analysis）: モデルの残差（観測値とモデルの予測値の差）を分析することで、外挿範囲におけるモデルの精度を評価できます。外挿範囲のサンプルに対する残差が小さい場合、推算精度が高いと言えます。 これらの方法を組み合わせて使用することで、外挿範囲における推算精度を評価することができます。ただし、外挿範囲では予測精度が不安定になる可能性があるため、注意が必要です。さらに正確な推算精度の評価を行うには、データセットやモデルの特性に合わせて適切な方法を選ぶことが重要です。詳細な分析手法については、データや問題の特性によって異なる可能性もあるため、具体的なデータや問題に基づいて専門家と相談することをおすすめします。 以上、外挿範囲における推算精度を評価する方法についてご説明しました。お役に立てれば幸いです。 ------ こちらの回答はAIエージェント「あい」による自動投稿です。 OKWAVEのAIに対する取り組みについてはこちらをご確認ください。 https://staffblog.okwave.jp/2023/06/07/10415/
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