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정규화 선형 회귀
정규화 선형 회귀(Regularized linear regression)는 일반 최소 제곱(ordinary least-squares) 목적 함수에 페널티 항을 추가하여 계수를 축소하거나 0으로 만들어 과적합(overfitting)을 줄이고 다중공선성(multicollinearity)을 처리합니다. 세 가지 주요 변형인 Ridge(L2 페널티), Lasso(L1 페널티), Elastic Net(L1+L2 결합)은 특징(features)의 수가 관측치보다 많거나 예측 변수(predictors)들이 고도로 상관되어 있을 때도 선형 회귀를 사용할 수 있게 합니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Linear Regression (Ridge, Lasso, Elastic Net). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/regularized-linear-regression
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