射影追跡回帰

射影追跡回帰(しゃえいついせきかいき、: projection pursuit regression, PPR)とは、統計学における回帰モデルである。1981年に Jerome H. Friedman と Werner Stuetzle が発表した[1]。このモデルは、説明変数に平滑化関数を適用する前に、最適な方向における説明変数データの行列を最初に予測するようにすることで、加法モデルを拡張したものである。

f ( X ) = m = 1 M g m ( w m T X ) {\displaystyle f(X)=\sum _{m=1}^{M}g_{m}(w_{m}^{T}X)}

X {\displaystyle X} は入力で縦ベクトル。 w m {\displaystyle w_{m}} は縦ベクトルのパラメータ。 g m {\displaystyle g_{m}} は非線形関数を使う。

参照

  1. ^ J.H. Friedman; W. Stuetzle (1981). “Projection Pursuit Regression”. Journal of the American Statistical Association 76: 817-823. 

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