| 日本語 | PLS回帰略称：PLS |
|---|---|
| English | Partial Least Squares Regression |
| 中文 | 偏最小二乘回归 |
PLS回帰とは
PLS回帰は、説明変数を相関の高い少数の潜在変数にまとめてから、目的変数との回帰を行う手法です。変数の数が多く互いに強く相関する場合でも安定したモデルを作れるため、化学プロセスのソフトセンサーや分光データの解析で広く使われます。どの変数が予測に効いているかを確認しやすい点も、現場での説明に向いています。
Definition (English)
A regression method that compresses explanatory variables into a few latent variables before regressing on the target. It handles many highly correlated variables and is widely used for soft sensors and spectral analysis.
释义（中文）
先将解释变量压缩为少数潜在变量再与目标变量回归的方法，能处理变量多且高度相关的情况，广泛用于软测量和光谱数据分析。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：PLS回帰」https://mfg-ai.com/terms/pls-regression（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/pls-regression"> <p>PLS回帰は、説明変数を相関の高い少数の潜在変数にまとめてから、目的変数との回帰を行う手法です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/pls-regression">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：PLS回帰」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。