В чём разница между ridge, lasso и elastic net регрессиями?

Разница между ridge, lasso и elastic net регрессиями заключается в их подходах к регуляризации и работе с коэффициентами: www.geeksforgeeks.org www.toolify.ai

• Ridge регрессия (L2-регуляризация) делает все коэффициенты меньше, но не устанавливает их в ноль. www.geeksforgeeks.org www.geeksforgeeks.org Подходит, когда переменные связаны, но их не нужно полностью удалять. www.geeksforgeeks.org Преимущества: стабильность, возможность работать с ситуациями, когда количество переменных превышает количество наблюдений. deepai.org www.geeksforgeeks.org
• Lasso регрессия (L1-регуляризация) полностью удаляет ненужные переменные, устанавливая их коэффициенты в ноль. www.geeksforgeeks.org Подходит, когда нужно работать с большим количеством признаков и удалять неважные из них. www.geeksforgeeks.org databasecamp.de Недостатки: может быть неустойчивым при работе с большим количеством признаков, иногда выбирает их подмножество случайным образом. databasecamp.de
• Elastic net регрессия (L1 + L2-регуляризация) удаляет некоторые признаки и уменьшает другие, балансируя между ними. www.geeksforgeeks.org Подходит для наборов данных с коррелированными признаками. www.geeksforgeeks.org spotintelligence.com Преимущества: обеспечивает более стабильную и обобщаемую модель по сравнению с использованием только Ridge или Lasso. www.geeksforgeeks.org

У каждого из методов есть свои преимущества и недостатки, и выбор между ними зависит от конкретных характеристик набора данных и целей анализа. www.toolify.ai