벌점화 회귀분석

1 개요

penalized regression

벌점화 회귀, 벌점화 회귀분석

• 회귀계수에 벌점(penalty)을 적용하는 회귀분석
• 어떤 기준에 따라 회귀계수에 벌점을 부여하여 모형의 복잡도를 낮추는 회귀분석
• ≒ 정칙화 회귀분석

2 예시

• 리지 회귀(ridge regression) - L2 정칙화 적용하는 회귀분석
• 라쏘 회귀(lasso regression) - L1 정칙화 적용하는 회귀분석
  • 적응형 라쏘(adaptive lasso) - 사전정보에 따라 입력변수별로 페널티에 가중치 부여. 필수변수 지정 가능
  • 그룹 라쏘(group lasso) - 변수들의 그룹에 따라 벌점 부여
  • 퓨즈 라쏘(fused lasso) - 앞뒤 회귀계수간 절대값 차이에 벌점 부여
• 엘라스틱넷(elastic net regression) - ridge + lasso ( L1 + L2 정칙화 적용 )

3 같이 보기

• 회귀
• 선형 회귀
• 정칙화 회귀분석
• 회귀분석 변수선택
• Ridge, Lasso, Elastic Net

4 참고

• 위키백과 "벌점화 회귀분석"
• 다음백과 "벌점화 회귀분석"
• 네이버백과 "벌점화 회귀분석"