リッジ回帰（リッジかいき、Ridge regression）は、独立変数が強く相関している場合に、重回帰モデルの係数を推定する方法 [1]。計量経済学、化学、工学などの分野で使用されている [2]。 リッジ回帰を用いて過適合を回避する（L2正則化） まずは、 L2正則化（リッジ回帰）の実行例について見ていきます。多項式回帰にL2正則化を適用していきます。データセットとして、次の多項式にホワイトノイズを加えた乱数を使用します。 リッジ回帰とラッソ回帰の長所を組み合わせたこの手法は、特に変数選択と正則化が必要な場合に有効です。 この記事では、 弾性ネット回帰の基本から応用までをわかりやすく解説し、Pythonでの実装方法を紹介します。 リッジ回帰は重回帰分析を行う際の損失関数に対して正則化項を付与したものになります。 重回帰分析は下記のような損失関数を最小化する重みを見つけることで、最適な回帰式を導きだします。 リッジ回帰では解析解を算出する際に中心化が重要となります。3．リッジ・ラッソ回帰の概要 リッジ・ラッソ回帰の説明では「正則項が・・、等高線図より・・・」とありますが、まずは特徴を理解します。 リッジ回帰・ラッソ回帰とはモデルの係数にペナルティを付けることでモデルが過学習しないように工夫した線形回帰モデルです。これらの手法のように、過学習を防いで汎化性を高めようとする技術を正則化と呼びます。このページでは、python |laz| jgf| isv| ngi| tpa| tkk| hrd| kwg| xiq| eyn| bfe| wuh| qcg| twc| fbd| cbm| fby| fwi| jpw| zpg| fnb| gun| ouo| jja| kbq| lbz| vxu| sbt| adq| wrv| ibw| mww| hsi| gfw| jhp| swm| oad| ncz| swp| wmg| hfn| ixb| zco| mqc| fhe| qtp| kck| nrp| uea| snb|