ল্যাসো রিগ্রেশন
রবার্ট টিবশাইরানি ১৯৯৬ সালে ল্যাসো রিগ্রেশন চালু করেন, এটি একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন পদ্ধতি যা লস ফাংশনে একটি L1 পেনাল্টি যোগ করে, যার ফলে সহগগুলি সঙ্কুচিত হয় এবং একই সাথে ভেরিয়েবল নির্বাচন সম্পন্ন হয়, একটি স্পার্স মডেল তৈরি করে। কিছু সহগকে শূন্যে চালিত করে এটি কেবল প্রয়োজনীয় প্রেডিক্টরগুলি রাখে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ইলাস্টিক নেটযন্ত্র শিখন↔ compare
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- প্রধান উপাদান বিশ্লেষণযন্ত্র শিখন↔ compare
- রিজ রিগ্রেশনযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →