これまで4回にわたって主成分分析（PCA）を学んできました。 第1回：なぜ次元を減らすのか 第2回：共分散行列と固有値分解 第3回：寄与率とスクリープロット 第4回：scikit-learnでの実装 共分散行列の固有値分解によって「データが最も広がる方向」を見つけ ...

実はこの厄介な問題、前回までに学んできた**PCA（主成分分析）**で解決できるんです。 最終回の今回は、PCAを回帰分析に応用する主成分回帰（PCR: Principal Component Regression）という手法を、Pythonで手を動かしながら学んでいきましょう！