Regressió Ridge
La Regressió Ridge és un mètode de regressió lineal amb regularització L2, introduït per Arthur Hoerl i Robert Kennard el 1970, que redueix la multicol·linealitat afegint una penalització a la magnitud dels coeficients. Comprimeix els coeficients cap a zero sense fixar-ne cap exactament a zero, produint estimacions més estables quan els predictors estan fortament correlacionats.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+22 more
Fonts
- Hoerl, A.E. & Kennard, R.W. (1970). Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems. Technometrics, 12(1), 55–67. DOI: 10.1080/00401706.1970.10488634 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/ridge-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.
- Elastic NetAprenentatge automàtic↔ compare
- Regressió LassoAprenentatge automàtic↔ compare
- Regressió LogísticaEstadística per a la recerca↔ compare
- Anàlisi de Components PrincipalsAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →