Лассо-регрессия — популярный метод выбора признаков, который широко используется в машинном обучении, статистике и электротехнике. Это тип линейной регрессии, который использует регуляризацию L1 для сведения коэффициентов менее важных функций к нулю. В результате получается разреженная модель, которая включает только наиболее важные функции, что упрощает интерпретацию и повышает эффективность вычислений.
Одним из основных преимуществ регрессии Лассо является ее способность обрабатывать многомерные данные с небольшим количеством наблюдений. Это особенно полезно при работе с наборами данных, которые имеют большое количество функций, но небольшое количество образцов. Кроме того, было показано, что регрессия Лассо обладает свойствами устойчивости, что делает ее более устойчивой к шуму и выбросам в данных. Однако важно соблюдать осторожность при интерпретации выбранных признаков, поскольку регрессия Лассо чувствительна к корреляциям между признаками, и результат зависит от используемого алгоритма.
Что такое Лассо-регрессия?
Определение лассо-регрессии
Лассо-регрессия, также известная как регуляризация L1, представляет собой статистический метод, используемый для выбора признаков и регуляризации в моделях линейной регрессии. Он был представлен Робертом Тибширани в 1996 году как расширение алгоритма LARS (регрессия по наименьшему углу).
Лассо-регрессия аналогична гребневой регрессии, но вместо добавления штрафного члена для суммы квадратов коэффициентов она добавляет штрафной член для суммы абсолютных значений коэффициентов. В результате получается разреженная модель, в которой некоторые коэффициенты установлены равными нулю и сохраняются только наиболее важные функции.
Почему важна лассо-регрессия?
Оригинальный контент находится в моем блоге.Продолжить чтение здесь
