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ridge regression 无惩罚,导致预测结果空间过大而无实用价值

时间:2017-09-29 19:31:58      阅读:162      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:预测   pre   model   method   dict   ase   exist   通过   mod   

 

 

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【 biased regression methods to reduce variance---通过偏回归来减小方差】

https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/137

  • Introducing biased regression methods to reduce variance
  • Implementation of Ridge and Lasso regression

 

https://onlinecourses.science.psu.edu/stat857/node/155

【无惩罚,导致预测结果空间过大而无实用价值】

【fitting the full model without penalization will result in large prediction intervals】

Motivation: too many predictors

  • It is not unusual to see the number of input variables greatly exceed the number of observations, e.g. micro-array data analysis, environmental pollution studies.

    • With many predictors, fitting the full model without penalization will result in large prediction intervals, and LS regression estimator may not uniquely exist.

 

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https://gerardnico.com/wiki/data_mining/lasso

 

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ridge regression 无惩罚,导致预测结果空间过大而无实用价值

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原文地址:http://www.cnblogs.com/yuanjiangw/p/7612063.html

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