Гребневая регрессия — это метод, используемый для линейной регрессии с регуляризацией. Он решает проблему мультиколлинеарности, когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом. Цель гребневой регрессии состоит в том, чтобы найти наиболее подходящую линию, которая минимизирует сумму квадратов ошибок, а также учитывает величину коэффициентов. В простой линейной регрессии с двумя переменными y и x связь между ними представлена ​​уравнением: y = mx + b где m — наклон, а b —..

Итак, давайте начнем задавать вопрос что такое регурализация и зачем она вообще нужна? Регуляризация — это метод, используемый в машинном обучении для предотвращения переобучения моделей. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и фиксирует шум в обучающих данных, что приводит к плохой производительности обобщения новых, невидимых данных. Регуляризация решает эту проблему, добавляя штрафной член к функции стоимости, который побуждает модель иметь меньшие значения..

Почему регрессия называется «Ридж»? Ридж-регрессия была названа в честь ее создателя, профессора Роберта Т. Риджа, который впервые предложил ее как средство решения мультиколлинеарности, распространенной проблемы линейной регрессии. Метод добавляет штрафной член, часто называемый «параметром усадки», к целевой функции наименьших квадратов, что помогает уменьшить величину коэффициентов и предотвратить переоснащение. Возникшая в результате проблема оптимизации известна как гребневая..