릿지(Ridge) vs. 라쏘(Lasso) 회귀 비교
비교 항목 릿지 회귀 (Ridge Regression) 라쏘 회귀 (Lasso Regression) 정규화 방식 L2 정규화 (제곱합 ∑βj2\sum \beta_j^2∑βj2) L1 정규화 (절댓값 합 (\sum 과적합 방지 가능 (모든 계수를 작게 만듦) 가능 … Read more
비교 항목 릿지 회귀 (Ridge Regression) 라쏘 회귀 (Lasso Regression) 정규화 방식 L2 정규화 (제곱합 ∑βj2\sum \beta_j^2∑βj2) L1 정규화 (절댓값 합 (\sum 과적합 방지 가능 (모든 계수를 작게 만듦) 가능 … Read more
라쏘 회귀(Lasso Regression)는 선형 회귀(Linear Regression)에 L1 정규화(Regularization)를 추가한 모델입니다.라쏘(Lasso)는 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator의 약자로, 변수 선택(Feature Selection) 기능을 제공하는 것이 특징입니다. 1. 라쏘 회귀의 핵심 개념 라쏘 … Read more