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📺 “라쏘·릿지 회귀 팩터선정”에 대해 알아보기!
이 영상을 통해 라쏘·릿지 회귀 팩터선정을 확인하세요.
📸 라쏘·릿지 회귀 팩터선정 관련 이미지
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📸 라쏘·릿지 회귀 팩터선정 관련 이미지 1
라쏘·릿지 회귀 팩터선정 정보 비교표
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| 특징 | 라쏘 회귀 | 릿지 회귀 |
|---|---|---|
| 패널티 | L1 패널티(절대값 합) | L2 패널티(제곱 합) |
| 변수 선택 | 일부 계수를 0으로 만들어 변수 선택 가능 | 모든 변수 유지, 계수 크기만 줄임 |
| 과적합 방지 | 변수 선택을 통해 과적합 방지 | 계수 크기를 줄여 과적합 방지 |
| 모델 해석 | 간결한 모델 해석 가능 | 해석이 덜 간결함 |
| 복수 공선성 | 복수 공선성 처리에 효과적이지 않음 | 복수 공선성 문제 완화 가능 |
Q
라쏘 회귀에서 페널티 파라미터 람다 값은 어떻게 설정하나요?
A
라쏘 회귀의 페널티 파라미터 람다(λ)는 교차 검증을 통해 최적의 값을 설정해야 합니다. 일반적으로 Grid Search나 Random Search와 같은 기법을 활용하여 여러 람다 값을 테스트한 후, 최소한의 오류를 가지는 람다 값을 선택합니다.
Q
릿지 회귀 모델의 주요 특징은 무엇인가요?
A
릿지 회귀는 차원 축소와 다중공선성 문제를 처리하는 데 유용합니다. 특히 입력 변수 간의 상호 상관관계가 높은 경우에 유용하며, L2 정규화를 통해 과적합을 방지합니다. 릿지 회귀는 모든 변수의 계수를 0에 가깝게 축소하지만, 실제로 0으로 설정하지는 않습니다.
Q
라쏘와 릿지 회귀는 언제 각각 사용하면 좋나요?
A
라쏘 회귀는 변수 선택이 필요하거나, 많은 변수 중 일부만 영향을 주는 상황에서 효과적입니다. 이는 일부 계수를 실제로 0으로 설정할 수 있기 때문입니다. 반면 릿지 회귀는 모든 변수를 유지하면서 과적합을 방지하고, 다중공선성을 처리해야 할 때 적합합니다. 따라서 문제의 특성과 원하는 모델의 특성에 따라 선택하면 됩니다.
