회귀모형 (1) 썸네일형 리스트형 릿지(Ridge)와 라쏘(Lasso), 엘라스틱넷(Elastic Net) 선형 모형은 해석 측면에서 확실한 이점이 있고 종종 우수한 예측 성능을 보인다. 그러나 변수의 개수가 많아질수록 과적합 등의 문제가 발생할 수 있어 유의해야 한다. 규제화(Regularization)란 머신러닝이나 통계 모형에서 과적합을 방지하고 모형의 일반화 성능을 향상시키기 위해 사용하는 기법을 통칭한다. 선형 회귀 모형에서는 회귀 계수가 너무 커지지 않도록 제약을 가함으로써 모형의 복잡도를 줄이고, 더 일반화된 모델을 만들 수 있다. 대표적인 규제화된 회귀 모형으로 릿지 회귀(Ridge Regression)와 라쏘 회귀(Lasso Regression), 엘라스틱넷(Elastic Net)이 있다. 선형 회귀 모형의 목표는 잔차제곱합(오차제곱합)을 최소화하는 회귀 계수 $\beta$를 구하는 것이다... 통계·머신러닝 2024. 10. 9. 20:46 이전 1 다음
