Алгоритмы и структуры данных

Ридж-регрессия

Ridge Regression — это метод линейной регрессии, который используется для анализа данных, когда существует проблема мультиколлинеарности (сильной корреляции между независимыми переменными). Основная идея ридж-регрессии заключается в добавлении регуляризационного члена к обычной линейной регрессии, что помогает улучшить стабильность и предсказательную способность модели.

В отличие от стандартной линейной регрессии, которая минимизирует сумму квадратов ошибок, ридж-регрессия добавляет штраф за большие значения коэффициентов.

Основные преимущества ридж-регрессии:
- Устойчивость к переобучению: Регуляризация помогает предотвратить переобучение модели, особенно в ситуациях, когда количество признаков велико по сравнению с количеством наблюдений.
- Сглаживание коэффициентов: Метод позволяет избежать получения очень больших коэффициентов, которые могут привести к нестабильным предсказаниям.

www.tgoop.com/the_algorithms/4921

4.6K viewsFeb 27 at 09:34

Ридж-регрессия

Ridge Regression — это метод линейной регрессии, который используется для анализа данных, когда существует проблема мультиколлинеарности (сильной корреляции между независимыми переменными). Основная идея ридж-регрессии заключается в добавлении регуляризационного члена к обычной линейной регрессии, что помогает улучшить стабильность и предсказательную способность модели.

В отличие от стандартной линейной регрессии, которая минимизирует сумму квадратов ошибок, ридж-регрессия добавляет штраф за большие значения коэффициентов.

Основные преимущества ридж-регрессии:
- Устойчивость к переобучению: Регуляризация помогает предотвратить переобучение модели, особенно в ситуациях, когда количество признаков велико по сравнению с количеством наблюдений.
- Сглаживание коэффициентов: Метод позволяет избежать получения очень больших коэффициентов, которые могут привести к нестабильным предсказаниям.

BY Алгоритмы и структуры данных