pls回帰と重回帰の違いを徹底解説｜中学生にもわかる回帰分析の基礎

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はじめに：pls回帰と重回帰の違いを理解する

回帰分析にはいくつかの方法がありますが、この記事では「pls回帰」と「重回帰」の違いをわかりやすく比べます。pls回帰は、たくさんの説明変数（X）があるときに、予測に関係する情報だけを取り出して新しい変数（潜在変数）として扱います。これにより、 データの次元を減らしつつ予測精度を高めることができます。
例えば、天気、温度、湿度、風速、日照時間、気圧など、たくさんの環境データを使って気分の良さを予測する、そんな場面で役立ちます。
一方、重回帰は、複数の説明変数と目的変数の関係を「線形の式」で直接表す方法です。
係数という数字を見れば、各変数が結果にどれくらい影響しているかがわかります。
この2つは目的やデータの特徴で使い分けると良い点と悪い点が見えてきます。

今回の違いを1言で言うと、pls回帰は変数を減らして予測を安定させる技術、重回帰は元の変数をそのまま使って結果を予測する技術です。
いずれも線形の関係を前提にしていますが、前提が違うため、データの準備や解釈の仕方も異なります。
新しいデータに対して「どの方法を選ぶべきか」を判断するには、データの数、変数の数、相関の強さ、測定の正確さを考える必要があります。
以下の表を使って、違いを視覚的に整理しましょう。

able>比較項目pls回帰重回帰前提説明変数を潜在変数へ変換して予測を作る説明変数と目的変数の線形関係を直接仮定データの特徴多変量データの相関を扱いやすい、共線性がある程度許容される共線性が強いと係数が不安定になる可能性解釈の難易度潜在変数の意味づけが難しくなることがある係数自体が意味づけしやすい使いどころ次元削減と予測の両立が必要なとき係数の解釈が重要で、データが比較的シンプルなときble>

この違いを踏まえると、初めての分析では「重回帰」を練習として使い、データが複雑で多くの説明変数がある場合には「pls回帰」を検討すると良いです。
実務では、データ前処理（欠損値、標準化、外れ値対処）を丁寧に行うことが、どちらの技法でも重要です。
続けて、使い方のコツを軽く紹介します。

実践のコツと使い分けの目安

どの状況でpls回帰を選ぶべきかを考えると、まずデータの「説明変数の数が多い」こと、そして「共線性が強い」ことがポイントです。
このとき、PLS回帰は共線性の問題を緩和しつつ予測力を保つことができ、特にゲノムデータやセンサデータのような大量の変数がある場面で威力を発揮します。
ただし、潜在変数の意味解釈が難しくなる点には注意が必要です。
一方、データが比較的シンプルで、各説明変数がどの程度結果に影響しているかを具体的に知りたい場合には、重回帰を選択します。
この場合は、変数を標準化して、VIF（分散膨張因子）などを使って多重共線性をチェックすることが大切です。

実践のコツとしては、データの前処理とモデル評価が鍵です。
標準化は両方の手法で基本です。
交差検証を使ってモデルの過剰適合を避け、テストデータで予測精度を確認します。
さらに、モデルの解釈を助けるために、可視化を活用しましょう。係数の比較、残差の分布、予測値と実測値の散布図などを使うと、どちらの方法がデータに適しているかが見えやすくなります。

最後に、学習の手順をざっくり整理します。
1) データの前処理、2) 適切な手法の選択、3) クロスバリデーションと評価、4) 結果の解釈と報告、5) 必要ならモデルの改善、という流れです。
初心者のうちは、まず重回帰から始め、変数の意味づけと解釈を楽しみましょう。
慣れてきたらPLS回帰を取り入れて、データの複雑さにも対応できる力を身につけるのがおすすめです。

ピックアップ解説

ある日、カフェで友達と話していたとき、重回帰とpls回帰の両方の話題が出ました。友達は「変数が多すぎてどう扱えばいいのか分からない」と戸惑っていました。私はまず、データの性質を観察することが大切だと伝えました。変数間の相関が強いなら重回帰の解釈は難しくなるし、データが多くて計算が不安定になりそうならPLS回帰を検討すべきだと話しました。結局、話はデータの現場感へと広がり、結論としては「目的に合わせて使い分ける」ことが大事だと納得しました。

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