ridge 예제

그 편견과 차이는 실제로 무엇을 의미합니까? 양궁 대상의 예로 이것을 이해합시다. 이제 릿지와 올가미 기법을 비교하고 이 기술을 사용할 수 있는 부분을 확인할 수 있습니다. 올가미 함수인 `max_iter`에 정의된 추가 매개변수를 확인합니다. 이전에 수렴하지 않는 경우 모델을 실행하려는 최대 반복 수입니다. 이 것 뿐만 아니라 릿지에 대 한 존재 하지만 이 경우 기본값 보다 높은 설정 이 필요 했다. 왜? 다음 섹션에서 이에 대해 살펴보겠습니다. 람다 = .17이라고 하는 릿지 회귀 모델을 작성하려면 그림 4와 같이 행렬 XTX 및 (XTX + λI)-1을 먼저 계산합니다. 탄성 그물은 기본적으로 L1과 L2 정규화의 조합입니다. 따라서 탄력적 그물을 알고 있다면 매개 변수를 조정하여 Ridge와 Lasso를 모두 구현할 수 있습니다. 따라서 L1 및 L2 형벌 용어를 모두 사용하므로 방정식은 다음과 같습니다 : 릿지 및 올가미와 함께 Elastic Net은 L1 및 L2 정규화를 모두 결합하는 또 다른 유용한 기술입니다. 그것은 능선과 올가미 회귀의 장단점을 균형을 유지하는 데 사용할 수 있습니다. 나는 당신이 그것을 더 탐구하는 것이 좋습니다. 여기서 는 Y를 종속 변수(Sales)로, X는 독립 변수이며 모든 세타는 계수입니다.

계수는 기본적으로 중요도에 따라 피쳐에 할당된 가중치입니다. 예를 들어, 항목의 판매가 매장 크기에 비해 위치 유형에 대한 의존도가 높다고 판단되는 경우, 더 큰 아울렛의 Tier 3 도시보다 작은 콘센트인 경우에도 계층 1 도시의 판매가 더 많다는 것을 의미합니다. 따라서 위치 유형의 계수는 저장소 크기보다 큽입니다. 올가미의 이러한 단점은 위에서 설명한 예에서 관찰될 수 있다. 다항식 회귀를 사용했기 때문에 변수의 상관 관계가 매우 높았습니다. (왜 확실하지 않습니까? data.corr())의 출력을 확인합니다. 따라서, 우리는 알파의 작은 값조차도 상당한 희소성을 주는 것을 보았다 (즉.

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