Machine learning
انحدار لاسو
انحدار لاسو، الذي قدمه روبرت تيبشيراني عام 1996، هو طريقة انحدار خطي تضيف عقوبة L1 إلى دالة الخسارة بحيث تقلص المعاملات وتجري اختيار المتغيرات في نفس الوقت، مما ينتج عنه نموذج متفرق (sparse model). من خلال دفع بعض المعاملات إلى الصفر تمامًا، فإنه يحتفظ فقط بالمتنبئات المهمة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
المصادر
- Tibshirani, R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via the Lasso. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 58(1), 267–288. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/lasso-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شبكة المرونة (Elastic Net)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- تحليل المكونات الرئيسيةتعلم الآلة↔ compare
- انحدار ريدج (Ridge Regression)تعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
نموذج كوكس التكيفي للمخاطر النسبيةانحدار لاسو بايزيمتوسط النماذج البيزيةالانحدار الخطي المتعدد البايزيانحدار ريدج البيزيشبكة المرونة (Elastic Net)انحدار الشبكة المرنةدراسة الارتباط على مستوى الجينوم الظاهري بمساعدة التعلم الآلي (ML-EWAS)المتغيرات الآلية المعززة بالتعلم الآلي (ML-IV)الانحدار الخطي المتعددانحدار الكميات (الصيغ غير المعلمية)انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)المربعات الصغرى العادية (OLS)الانحدار متعدد الحدودتحليل المكونات الرئيسيةانحدار الكوانتيلآلة المتجهات الداعمة المنتظمةانحدار ريدج (Ridge Regression)الانحدار الخطي المتينالانحدار الخطي المتعدد المتينالانحدار القويانحدار ريدج المتينالانحدار التدريجي (Stepwise Regression)انحدار المتجهات الداعمة