Lasso1 Lasso 간단한 설명과 ridge, lasso 비교 선형 모델(Linear model)의 예측력(accuracy) 혹은 설명력(interpretability)을 높이기 위해 여러 정규화(regularization) 방법들을 사용할 수 있다. 대표적인 shrinkage 방법에는 ridge regression과 lasso가 있으며 이번에는 Lasso를 설명하고자 한다. 기본 선형 모델 기본적인 선형모델은 다음과 같다. $Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \dots + \beta_pX_p + \epsilon$ 이 선형 모델의 오차를 최소화하는 계수를 찾기 위한 최소 제곱 법(Least squares)은 다음과 같다. $RSS = \sum_{i=1}^n(y_i-\beta_0-\sum^p_{j=1}\beta_jx_{ij})^2$ The Lasso L.. 2020. 10. 26. 이전 1 다음
