1. 개요 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 종속 변수가 범주형(categorical)일 때 사용하는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다. 특히 이진 분류(Binary Classification) 문제에서 널리…
엘라스틱넷(Elastic Net) 회귀는 릿지 회귀(Ridge)와 라쏘 회귀(Lasso)의 장점을 결합한 모델입니다.즉, L1 정규화(라쏘)와 L2 정규화(릿지)를 동시에 적용하여 변수 선택과 가중치 축소를…
비교 항목릿지 회귀 (Ridge Regression)라쏘 회귀 (Lasso Regression)정규화 방식L2 정규화 (제곱합 ∑βj2\sum \beta_j^2∑βj2)L1 정규화 (절댓값 합 (\sum과적합 방지가능 (모든 계수를…