RIDGE
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지도학습 | 리지 회귀 (Ridge Regression)Machine Learning/ML with Python Library 2024. 3. 30. 14:02
리지회귀는 기본 선형 회귀 방식 대신 가장 널리 쓰이는 모델이다. 리지 회귀에서 가중치, weight(w) 서택은 훈련 데이터를 잘 예측하기 뿐만 아니라, 이 weight의 절대값을 가능한 작게 만드는 목적을 갖고 모델을 만든다. 다시 말해, 모든 w가 0에 가깝게 되길 원한다. 즉, 모든 특성이 주는 영향을 최소한으로 만드는 것이다. 이런 제약을 규제, regulation이라고 한다. 규제란, 과대 적합이 되지 않도록 모델을 강제로 제한한다는 의미이다. Ridge Regression에 사용하는 규제 방식을 L2 Regulation이라고 한다. Ridge and Alpha Ridge Regression은 linear_model.Ridge에 구현되어 있다. 코드로 확인해보자. 먼저, 필요한 라이브러리 설치..