Ridge regression (гребневая регрессия) помогает улучшить точность прогнозов в моделях с большим количеством переменных за счёт снижения чувствительности модели к случайным колебаниям или шуму в данных. 1

Как это происходит: ridge regression уменьшает веса (коэффициенты) модели, делая их меньше и ближе к нулю. 1 Это упрощает модель и снижает вероятность переобучения. 14 В результате модель лучше работает с новыми, невидимыми данными, повышается её общая точность и достоверность. 1

Кроме того, ridge regression уменьшает эффект мультиколлинеарности, предотвращая большие колебания в оценках коэффициентов из-за коррелированных предикторов. 1

Таким образом, гребневая регрессия позволяет бороться с ситуацией, когда модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но плохо работает на примерах из тестовой выборки. 4