什么是嶺回歸筹陵？
想象你有一堆數(shù)據(jù)點(diǎn)沿后，并且你想用一條直線去盡量接近這些點(diǎn)沿彭。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，這種做法被稱為線性回歸尖滚。但是喉刘，有時(shí)候數(shù)據(jù)的趨勢(shì)并不是完全直的，你可能需要一個(gè)更復(fù)雜的模型來(lái)完美地適應(yīng)這些點(diǎn)漆弄，比如使用曲線睦裳。
問(wèn)題在哪里？
更復(fù)雜的模型（如曲線）雖然可以完美地適應(yīng)舊數(shù)據(jù)置逻，但可能并不擅長(zhǎng)預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)推沸。這就類似于你過(guò)度學(xué)習(xí)課本上的內(nèi)容而無(wú)法在實(shí)際問(wèn)題中運(yùn)用所學(xué)知識(shí)。
嶺回歸的作用
嶺回歸通過(guò)添加一個(gè)“懲罰項(xiàng)”到模型中，限制模型的復(fù)雜度鬓催。這個(gè)懲罰項(xiàng)確保模型不會(huì)太復(fù)雜肺素，從而幫助模型在適應(yīng)舊數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)之間找到平衡。
正則化又是什么宇驾？
正則化是一種防止模型過(guò)度復(fù)雜的技術(shù)倍靡。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如果你的模型太復(fù)雜课舍，它可能會(huì)開始捕捉數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲而不是真正的信號(hào)塌西。這會(huì)導(dǎo)致在新的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。
正則化如何工作筝尾？
正則化通過(guò)給模型的參數(shù)添加懲罰來(lái)實(shí)現(xiàn)捡需。例如，如果你的模型是
y=ax +bx+c筹淫，正則化可能會(huì)嘗試使 a站辉、b 和 c 的值盡可能小，因?yàn)檫@些較小的值通常意味著模型比較簡(jiǎn)單损姜。
總結(jié)
所以饰剥，嶺回歸是一種特定的正則化技術(shù)，用于線性回歸模型摧阅。它通過(guò)在模型的損失函數(shù)中加入一個(gè)與模型參數(shù)大小相關(guān)的懲罰項(xiàng)（正則化項(xiàng)）汰蓉，來(lái)限制模型的復(fù)雜度。這樣做可以幫助模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)和在未見數(shù)據(jù)上的泛化能力之間找到一個(gè)更好的平衡點(diǎn)棒卷。
