StanでL2正則化ロジスティック回帰 - Qiita

Stanの練習がてら、おなじみのirisデータでロジスティック回帰のパラメータを推定してみた。 今回作成したモデルはirisのSpeciesを予測する多クラスロジスティック回帰。回帰係数の事前分布は平均0の正規分布とした（こうするとL2正則化と同等の効果が得られる）。 なお、正規分布の分散の事前分布には半コーシー分布を使う。サンプル数が少ないときは逆ガンマ分布を無情報事前分布として使うと不都合があるらしいので。（でもirisのサンプル数は150なので逆ガンマ分布のままでも大丈夫かも？） 追記: Gelmanの論文をチラ見したら逆ガンマ分布を使って問題になるケースは「グループレベルの効果をモデル化していて、グループ数が少ないあるいはグループレベルの分散がゼロに近い場合」みたいなので、今回のケースは当てはまらないかも（別にコーシー分布を使っても問題は無いみたいだけど）。 参考: http://