ГРЕБНЕВАЯ РЕГРЕССИЯ PYTHON
Гребневая регрессия - это метод регуляризации линейной регрессии, который помогает предотвратить переобучение модели.
В отличие от обычной линейной регрессии, где минимизируется только сумма квадратов ошибок, в гребневой регрессии также минимизируется сумма квадратов коэффициентов.
Это достигается путем добавления штрафного члена, который пропорционален квадрату каждого коэффициента. Параметр регуляризации, который определяет вес штрафа, подбирается на основе кросс-валидации.
from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)
Здесь alpha - это параметр регуляризации, который можно настроить, чтобы достичь наилучшей производительности модели.
Регуляризация простыми словами - L1, L2, Elastic Net - Lasso, Ridge - Машинное обучение
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Устранение мультиколлинеарности. Метод LASSO и гребневой регрессии
Ридж и LASSO регрессия
Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция
Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!
Набор данных Diamonds - гребневая регрессия, метод LASSO, визуализация
Множественная Линейная Регрессия -- Машинное Обучение
Решение задачи регрессии - Глубокое обучение на Python
Новые материалы:
- Python beautifulsoup скачать
- Python трехмерный список
- Python как убрать знаки после запятой
- Диагональное отражение python
- Append словарь python
- Python максимальная длина строки в списке
- Как пользоваться youtube api python
- Парсер телеграмм каналов python
- Json в xml python
- Python return пустой
- Корпус aerocool python g bk v1 black