Regression modelRegression / GLM
베이지안 LASSO 회귀
베이지안 LASSO 회귀는 회귀 계수에 이중 지수(Laplace) 사전 분포를 부여하는데, 이는 고전적 LASSO 페널티의 베이지안 아날로그입니다. 이는 일관된 사후 추론 프레임워크 내에서 작은 계수들을 0으로 동시에 축소하고 부드러운 변수 선택을 수행하며, 신뢰 구간을 통해 모수 불확실성을 자연스럽게 정량화합니다.
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출처
- Park, T., & Casella, G. (2008). The Bayesian Lasso. Journal of the American Statistical Association, 103(482), 681–686. DOI: 10.1198/016214508000000337 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/bayesian-lasso-regression
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