Regresi Ridge
Ridge Regression adalah metode regresi linear yang diregularisasi L2, diperkenalkan oleh Arthur Hoerl dan Robert Kennard pada tahun 1970, yang mengurangi multikolinearitas dengan menambahkan penalti pada besaran koefisien. Metode ini menyusutkan koefisien mendekati nol tanpa menjadikannya tepat nol, menghasilkan estimasi yang lebih stabil ketika 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.
+22 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Ridge Regression (L2-Regularized Linear Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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 NetPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi LassoPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Analisis Komponen UtamaPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →