라쏘(Lasso)와 리지(Ridge): loss function + regularization term

라쏘(Lasso)와 리지(Ridge)는 회귀 분석에서 자주 사용되는 두 가지 규제(regularization) 기법입니다만 다른 머신러닝모델에서도 활용될 수 있습니다. 이들은 모델의 복잡도를 조절하여 과적합(overfitting)을 방지하고, 예측 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 간단히 설명하면 다음과 같습니다.라쏘 회귀란 무엇인가요?라쏘 회귀는 데이터 분석에서 예측 모델을 만드는 방법 중 하나입니다. 특히, 데이터에 많은 특성(변수)이 있을 때 중요한 특성만을 선택해 주는 방법입니다.라쏘 회귀의 기본 개념Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Lasso):이름의 의미: '최소 절대 축소 및 선택 연산자'라는 뜻입니다.목표: 중요한 특성만 남기고 불필..
ML 2024. 5. 28. 16:05
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