Machine learning
רגרסיית לאסו
רגרסיית לאסו (Lasso regression), שהוצגה על ידי רוברט טיבשיארני (Robert Tibshirani) בשנת 1996, היא שיטת רגרסיה ליניארית המוסיפה עונש L1 לפונקציית ההפסד, כך שהיא מכווצת מקדמים ומבצעת בחירת משתנים בו-זמנית, ומפיקה מודל דליל. על ידי איפוס מדויק של מקדמים מסוימים, היא שומרת רק את המנבאים הרלוונטיים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- Elastic Netלמידת מכונה↔ compare
- רגרסיה לוגיסטיתסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- ניתוח רכיבים עיקרייםלמידת מכונה↔ compare
- רגרסיית רכסלמידת מכונה↔ compare
מאוזכר על ידי
מודל Cox פרופורציונלי אדפטיבירגרסיית LASSO בייסיאניתמיצוע מודלים בייסיאנירגרסיה לינארית מרובה בייסיאניתרגרסיית רכס בייסיאניתElastic Netרגרסיית רשת אלסטיתמחקר אסוציאציות אפי-גנומי רחב-היקף בסיוע למידת מכונה (ML-EWAS)משתנים חסויים משופרים בלמידת מכונה (ML-IV)רגרסיה לינארית מרובהרגרסיית קוונטיל (וריאנטים לא-פרמטריים)רגרסיית ריבועים פחותים רגילים (OLS)ריבועים פחותים רגילים (OLS)רגרסיה פולינומיתניתוח רכיבים עיקרייםרגרסיית קוונטיליםמכונת וקטורים תומכים מווסתת (Regularized Support Vector Machine)רגרסיית רכסרגרסיה לינארית רובוסטיתרגרסיה לינארית מרובת משתנים חסינהרגרסיה רובסטיתרגרסיית רכס רובסטיתרגרסיה שלב-אחר-שלבSupport Vector Regression