В чем заключается основная разница между Lasso и Ridge регрессией?

Основная разница между Lasso и Ridge регрессиями заключается в подходе к регуляризации: www.analyticsvidhya.com www.shiksha.com

• Lasso-регрессия использует регуляризацию L1, которая накладывает штраф, равный абсолютному значению коэффициентов. www.analyticsvidhya.com www.shiksha.com Это позволяет Lasso обнулять некоторые коэффициенты, эффективно выполняя выбор признаков и упрощая модель за счёт исключения менее важных предикторов. www.analyticsvidhya.com
• Ridge-регрессия использует регуляризацию L2, которая добавляет штраф, равный квадрату величины коэффициентов. www.analyticsvidhya.com www.shiksha.com Несмотря на то, что Ridge-регрессия уменьшает коэффициенты, она не обнуляет их, поэтому в модели сохраняются все предикторы. www.analyticsvidhya.com

Ещё несколько различий:

• Цели использования. www.shiksha.com Lasso-регрессию следует применять, когда есть несколько характеристик с высокой предсказательной способностью, а остальные бесполезны. dzen.ru Ридж-регрессию лучше использовать, когда предсказательная способность набора данных распределена между различными характеристиками. dzen.ru
• Эффективность при большом количестве предикторов. www.analytixlabs.co.in www.analyticsvidhya.com Ridge-регрессия может быть эффективнее, чем Lasso, при большом количестве коллинеарных переменных, так как она не позволяет отдельным коэффициентам становиться слишком большими и подавлять другие. www.analytixlabs.co.in

Выбор между Lasso и Ridge зависит от характеристик данных и конкретной задачи. www.shiksha.com