벌점화 회귀분석
1 개요[ | ]
- penalized regression
- 罰點化 回歸, 罰點化 回歸分析
- 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[ | ]
4 참고[ | ]
네이버백과 "벌점화 회귀분석"