岭回归（Ridge Regression）

岭回归（Ridge Regression）的理论知识推导

理论背景

岭回归是一种线性回归的变体，主要用于解决多重共线性问题，即当多个自变量高度相关时，传统的线性回归模型参数估计会变得不稳定，甚至无穷大。岭回归通过在最小二乘法的目标函数中加入一个惩罚项，使得参数估计变得更加稳定。

是一种线性回归的变体，它通过引入正则化项来减小回归系数的绝对值，防止模型过拟合。它在损失函数中加入了一个正则化项，使得回归系数的值尽量小，达到抑制模型复杂度的目的。

数学模型

目标函数

参数解读

实施步骤

1. 数据准备：

   • 收集数据。
   • 将数据分为训练集和测试集。

2. 数据预处理：

   • 处理缺失值。
   • 数据标准化或归一化（岭回归对数据的尺度敏感）。
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