Публикации по теме 'ridge-regression'
«Освоение методов регуляризации: повышение производительности и обобщения модели»
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 —..
Регурализация в линейной регрессии
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..
Все, что вам нужно знать о Ridge Regression… или Lasso???
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..