Ridge Regression
Ridge Regression on on L2-regulariseeritud lineaarne regressioonimeetod, mille võtsid 1970. aastal kasutusele Arthur Hoerl ja Robert Kennard, vähendab multikollineaarsust, lisades koefitsientide suurusele karistuse. See kahandab koefitsiente nulli poole, seadmata neid kunagi täpselt nulliks, mille tulemuseks on stabiilsemad hinnangud, kui ennustajad on tugevalt korreleeritud.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+22 more
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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 NetMasinõpe↔ compare
- Lasso-regressioonMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- PricipaalanalüüsMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →