ロバストリッジ回帰

ロバストリッジ回帰は、M推定とL2（リッジ）正則化を組み合わせて、外れ値に対して同時に頑健であり、多重共線性下で安定した係数推定値を得る手法である。これは、係数ベクトルの二乗ノルムでペナルティを課されたロバスト損失関数（Huber損失など）を最小化し、影響力の大きい観測値をダウンウェイトする一方で、相関する予測変数をゼロに近づける。