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Ridge Regression

Ridge Regression ist eine L2-regularisierte lineare Regressionsmethode, die 1970 von Arthur Hoerl und Robert Kennard eingeführt wurde und Multikollinearität reduziert, indem sie eine Strafe auf die Größe der Koeffizienten hinzufügt. Sie schrumpft Koeffizienten in Richtung Null, ohne sie exakt auf Null zu setzen, und liefert stabilere Schätzungen, wenn Prädiktoren stark korreliert sind.

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Ridge Regression
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Quellen

  1. 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 ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/ridge-regression

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ARFIMA: Modell mit fraktionierter integrierter ARMA-StrukturBayesian LASSO-RegressionBayesian Multiple Linear RegressionBayesian OLS (Bayesian Ordinary Least Squares Regression)Bayesian Ridge RegressionElastic NetElastic-Net-RegressionEmpirische Bayes-SchätzungEnsemble-Lineare RegressionDiagnostik der Einflussnahme (Cook'sche Distanz, DFFITS, Hebelwirkung)Lasso-RegressionM-Schätzer (Robuste Regression)Multiple Lineare RegressionMultivariate multiple lineare RegressionQuantilregression (nichtparametrische Varianten)Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Online-Lineare RegressionKleinste-Quadrate-Schätzung (OLS)Partielle Kleinste-Quadrate-Regression (PLS)Polynomiale RegressionPrincipal Components Regression (PCR)Quantile RegressionPaneldaten-Modell mit ZufallseffektenRobuste multiple lineare RegressionRobuste RegressionRobuste Ridge-RegressionEinfache lineare RegressionSchrittweise RegressionSupport Vector RegressionVarianzinflationsfaktor (VIF)

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ScholarGate — Ridge Regression (Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression)). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/machine-learning/ridge-regression · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026