रिज रिग्रेशन
रिज रिग्रेशन एक L2-नियमित रैखिक प्रतिगमन विधि है, जिसे आर्थर होरल और रॉबर्ट केनार्ड ने 1970 में पेश किया था, जो गुणांकों के आकार पर दंड लगाकर बहुसंरेखता को कम करती है। यह गुणांकों को शून्य की ओर सिकोड़ती है, लेकिन किसी भी गुणांक को ठीक शून्य पर सेट नहीं करती है, जिससे भविष्यवक्ताओं के अत्यधिक सहसंबद्ध होने पर अधिक स्थिर अनुमान प्राप्त होते हैं।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+22 more
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- इलास्टिक नेटमशीन अधिगम↔ compare
- लासो रिग्रेशनमशीन अधिगम↔ compare
- लॉजिस्टिक रिग्रेशनअनुसंधान सांख्यिकी↔ compare
- प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिसमशीन अधिगम↔ compare