Partial Leaset Regression

Feature Extraction 방법 중 하나로, PCA처럼 공분산을 최대화하는 방법이다. 종속변수가 여러 개일 때도, 범주형 변수일 때에도 유연하게 활용이 가능하다는 장점이 있다..

Gradient Boosting처럼 잔차에 대해 계속 학습해나가는 모델이지만, 독립변수들을 일종의 PCA처럼 차원축소를 한 후에 회귀분석의 틀에서 분석한다는 특징이 있다.