回归分析系列14.2— 正则化回归
16 正则化回归
16.1 简介
正则化回归是一种在回归模型中引入约束的技术，目的是防止模型过拟合并提高其泛化能力。最常见的正则化方法有岭回归（L2正则化）和套索回归（L1正则化）。这些方法通过添加惩罚项来限制模型参数的大小，从而降低模型的复杂度。
16.2 岭回归（L2正则化）
岭回归在损失函数中添加了一个二次惩罚项，该惩罚项是所有回归系数的平方和。岭回归的目标函数可以表示为：
在Python中，可以使用scikit-learn中的Ridge
16.1 简介
正则化回归是一种在回归模型中引入约束的技术，目的是防止模型过拟合并提高其泛化能力。最常见的正则化方法有岭回归（L2正则化）和套索回归（L1正则化）。这些方法通过添加惩罚项来限制模型参数的大小，从而降低模型的复杂度。
16.2 岭回归（L2正则化）
岭回归在损失函数中添加了一个二次惩罚项，该惩罚项是所有回归系数的平方和。岭回归的目标函数可以表示为：
在Python中，可以使用scikit-learn中的Ridge