リッジ回帰(Ridge Regression)は、過学習を防ぎながらモデルの予測精度を高めるために開発された線形回帰の一種です。 この手法は、特に説明変数間に強い相関が存在する場合の多重共線性問題に対処するために有効です。 リッジ回帰は、モデルの複雑さにペナルティを課すことで、より一般化されたモデルを構築します。
リッジ回帰(Ridge Regression)は、過学習を防ぎながらモデルの予測精度を高めるために開発された線形回帰の一種です。 この手法は、特に説明変数間に強い相関が存在する場合の多重共線性問題に対処するために有効です。 リッジ回帰は、モデルの複雑さにペナルティを課すことで、より一般化されたモデルを構築します。
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