위키
포럼
도구
특수문서 목록
토론
기여
로그인
바뀐글
랜덤
벌점화 회귀분석
Jmnote
(
토론
|
기여
)
님의 2021년 11월 3일 (수) 23:09 판
(
→같이 보기
)
(
차이
)
← 이전 판
|
최신판
(
차이
) |
다음 판 →
(
차이
)
2021-11-03
J
편집
역링크
토론
역사
역링크 최근바뀜
인쇄용 판
고유 링크
문서 정보
이 문서 인용하기
분류
:
회귀분석
목차
1
개요
2
예시
3
같이 보기
4
참고
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
벌점화
회귀분석
선형 회귀
정칙화 회귀분석
회귀분석 변수선택
Ridge, Lasso, Elastic Net
4
참고
위키백과 "벌점화 회귀분석"
다음백과 "벌점화 회귀분석"
네이버백과 "벌점화 회귀분석"
분류
:
회귀분석
수정
2021-11-03
생성
2020-09-02
편집자
J
Jmnote
문서 댓글 (0)
로그인하시면 댓글을 쓸 수 있습니다.
CC-BY-SA 3.0 · Powered by MediaWiki
개인정보처리방침
·
ABOUT
다음 문자열 포함...