射影追跡回帰

射影追跡回帰（しゃえいついせきかいき、英: 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。

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

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