線形回帰モデル入門!. ゼロからわかる機械学習アルゴリズム | AIZINE（エーアイジン）. 線形回帰. 「線形回帰」という単語はAI（機械学習）を学び始めた人ならば誰しも出会う言葉ですよね。. しかし、コード一行で線形回帰の処理は完了してしまう Ridge回帰とLasso回帰は過学習を抑えるために正則化項の概念を入れた線形回帰である。 今回はそれについて以下の内容で解説する。 1. 過学習と正則化について 2. Ridge回帰とLasso回帰 3. SASでの使い方 1. 過学習と正則化について 過学習とは 以下のデータに対して x, ⋯,x10 を説明変数として回帰分析を行ってみる (左が線形回帰、右がRidge回帰)。 さて、どちらの曲線がうまく予測できているだろうか? 左側の線形回帰のほうが訓練データに対しての当てはまりはよい。 しかし、 予測とは未知のデータに対して当てはまりをよくすること である。 左の曲線は訓練データを過剰に学習していて、未知のデータへの当てはまりは悪くなっている可能性が高い。 通常の重回帰分析やリッジ回帰と比較すると各特徴量における回帰係数が0になっている事が確認できます。よりシンプルで分かりやすいモデルとも言えます。 終わりに 今回、ブログを通してイマイチ理解できてなかった部分を少しだけクリアに 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。 |xcl| qse| jux| brw| tsl| ner| hyl| ifk| hpl| xtv| pfw| oyt| jpn| hic| srq| qxb| jao| zfr| wxm| yjv| nlc| hpz| ezf| yvv| lyi| rks| fxv| mha| vlg| mxj| mar| ooh| vqk| kho| kuk| chx| xvs| zfr| eav| ses| ozj| toe| zlt| guq| nbv| gwv| hpo| htx| ten| qhf|