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 (일부 계수를 0으로 만들어 변수 선택) 변수 선택 ❌ 없음 (모든 변수를 유지) ✅ 있음 (일부 계수를 0으로 만듦) 계수 축소 방식 모든 계수를 작게 … 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 회귀는 불필요한 변수의 회귀 계수를 0으로 만들어 모델을 간소화하는 역할을 합니다.따라서 고차원 데이터에서 중요하지 않은 변수를 자동으로 제거하는 데 유용합니다. 2. 라쏘 회귀 수식 라쏘 … Read more
