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目的変数が未知の場合のPLS線形回帰式の推算誤差
目的変数が未知のサンプルをPLS線形回帰式で目的変数の推算を行ったときに想定される推算精度を求める手法が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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推定精度を評価する手法として、クロスバリデーションやホールドアウト法が一般的に使用されます。以下にそれぞれの手法を説明します。 1. クロスバリデーション（Cross-validation）： クロスバリデーションは、データセットを複数の部分集合（フォールド）に分割し、各部分を順番にテストデータとして使用する手法です。一般的にはk-foldクロスバリデーションと呼ばれる手法が使用されます。k-foldクロスバリデーションでは、データセットをk個の同じサイズのデータセットに分割し、そのうちの1つをテストデータとして使用し、残りのk-1個を訓練データとして使用します。これを全てのフォールドに対して行い、結果を平均して推定精度を評価します。 2. ホールドアウト法（Hold-out method）： ホールドアウト法は、データセットを訓練データとテストデータの2つの部分にランダムに分割する手法です。一般的には、データセットの70％を訓練データ、残りの30％をテストデータとして使用します。訓練データを使用してモデルを構築し、テストデータを使用して推定精度を評価します。 これらの手法を使用して、PLS線形回帰式による目的変数の推定精度を評価することができます。具体的な手法の適用方法や詳細な結果の解釈については、データセットや目的変数の性質、使用するプログラミング言語や統計解析ソフトウェアによって異なるため、詳細を教えていただければ、より具体的な回答ができるかと思います。以上の手法を参考にして、お客様のデータに最適な推定精度評価手法を選択してください。 ------ 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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