❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_146

🔠 Что такое Лассо-регресси Тибширани ? (Часть_1)

Лассо-регрессия Тибширани (Tibshirani's Lasso regression) - это метод регуляризации, разработанный Робертом Тибширани (Robert Tibshirani), который используется для выбора и оценки модели с учетом штрафа на сумму абсолютных значений коэффициентов регрессии. Он является вариантом L1-регуляризации, где L1-норма (сумма абсолютных значений) коэффициентов добавляется в функцию потерь для контроля сложности модели и сокращения размерности признакового пространства.

#lasso #regression #Tibshirani #regularization #model_selection #model_estimation #penalization #absolute values #regression_coefficients #L1_regularization #loss_function #model_complexity #feature_space

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_146

🔠 Что такое Лассо-регресси Тибширани ? (Часть_2)

Основная идея лассо-регрессии Тибширани заключается в том, что она стимулирует некоторые коэффициенты модели к точному нулю, что может привести к разреженным моделям, где только некоторые признаки являются значимыми, а остальные игнорируются. Это позволяет снизить размерность данных и улучшить интерпретируемость модели.

#lasso #regression #Tibshirani #regularization #model_selection #model_estimation #penalization #absolute values #regression_coefficients #L1_regularization #loss_function #model_complexity #feature_space

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_146

🔠 Что такое Лассо-регресси Тибширани ? (Часть_3)

Выбор признаков: может использоваться для автоматического выбора наиболее важных признаков, исключая незначимые признаки из модели. Это особенно полезно при работе с большим количеством признаков или признаков с высокой корреляцией.

Сокращение размерности: позволяет сократить размерность данных, оставляя только наиболее информативные признаки. Это может улучшить производительность модели, снизить переобучение и упростить интерпретацию результатов.

Регуляризация: Добавление штрафа на сумму абсолютных значений коэффициентов помогает контролировать сложность модели и предотвращает переобучение, особенно при наличии мультиколлинеарности между признаками.

#lasso #regression #Tibshirani #regularization #model_selection #model_estimation #penalization #absolute values #regression_coefficients #L1_regularization #loss_function #model_complexity #feature_space

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_146

🔠 Что такое Лассо-регресси Тибширани ? (Часть_4)

Выбор гиперпараметра: требует выбора гиперпараметра - коэффициента регуляризации, который определяет силу штрафа на коэффициенты. Выбор правильного значения гиперпараметра может быть нетривиальной задачей и требует кросс-валидации или других методов выбора.

Отбор признаков: может быть слишком суровой в отборе признаков и исключать некоторые полезные переменные, особенно если есть корреляция между признаками.

Неустойчивость к корреляции: При наличии сильной корреляции между признаками лассо-регрессия Тибширани может быть неустойчива и выбрать только один из коррелирующих признаков, в то время как другие признаки считаются незначимыми.

#lasso #regression #Tibshirani #regularization #model_selection #model_estimation #penalization #absolute values #regression_coefficients #L1_regularization #loss_function #model_complexity #feature_space

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.