Regresi Lasso
Regresi Lasso, diperkenalkan oleh Robert Tibshirani pada tahun 1996, adalah metode regresi linear yang menambahkan penalti L1 pada kerugian sehingga menyusutkan koefisien dan melakukan seleksi variabel secara bersamaan, menghasilkan model yang jarang. Dengan mendorong beberapa koefisien menjadi nol, ia hanya mempertahankan prediktor yang penting.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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 NetPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Analisis Komponen UtamaPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi RidgePembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →