반응형 파이썬 릿지회귀1 [데이터 분석] Ridge 회귀 분석 일반적으로 선형회귀 분석은 오차가 최소가 되는 최소자승법을 사용하여 회귀분석을 시행한다. 다만 이렇게 오차를 최소화하는데만 초점을 맞추면 훈련 데이터에 과최적화되어 오히려 실제 데이터를 예측하는 예측력이 굉장히 낮아지게 된다.(연애를 책으로만 배운 경우라고나 할까?^^) 따라서 이렇게 오차항을 최소화 하는 함수에 alpha 값으로 패널티를 부여하여 회귀 계수 값의 크기를 감소시켜 과최적화 문제를 개선하는 방식을 규제(Regularization)이라고 부른다. Ridge 회귀 규제는 2 가지로 분류되는데 [패널티 = alpha * W] 계산시 W의 제곱에 대해 패널티를 부여하는 방식을 L2 규제라고 하며, W의 절대값에 패널티를 부여하는 방식을 L1 규제라고 한다. Ridge 릿지 회귀는 L2 규제 계수를.. 2021. 7. 14. 이전 1 다음 반응형
