Regresi Linear Terregularisasi
Regresi linear terregularisasi menambahkan suku penalti pada tujuan kuadrat terkecil biasa, menyusutkan atau menolkan koefisien untuk mengurangi *overfitting* dan menangani multikolinearitas. Tiga varian utama — Ridge (penalti L2), Lasso (penalti L1), dan Elastic Net (kombinasi L1+L2) — membuat regresi linear dapat digunakan bahkan ketika jumlah fitur melebihi jumlah observasi atau prediktor sangat berkorelasi.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 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 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 3). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Linear Regression (Ridge, Lasso, Elastic Net). ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/regularized-linear-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 Linier (ML)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Logistik (ML)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi Logistik TeregularisasiPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →