Метод главных компонент в многомерной линейной регрессии решает проблему мультиколлинеарности — скрытых линейных зависимостей между признаками, которые приводят к неустойчивости решения и переобучению. 34

Основная идея метода заключается в замене сильно коррелированных переменных совокупностью новых переменных, между которыми корреляция отсутствует. 2 При этом новые переменные являются линейными комбинациями исходных переменных. 2