Вероятно вы слышали про LASSO, Ridge и Elastic Net регрессию и часто в учебниках можно встретить все эти названия, но вот я первое время считал это всё разными алгоритмами, но вот объяснение разницы между этими методами крайне простое.
Алгоритмы машинного обучения имеют способность переобучаться, один из способов борьбы - добавить регуляризацию. Известные методы: L1, L2 регуляризация или комбинация L1+L2.
В итоге вот что мы имеем:
LASSO - Regression with L1 regularization
Ridge Regression - Regression with L2 regularization
Elastic Net - Regression with L1+L2 regularization
источник https://twitter.com/chanep/status/1086659470288216070
#ml #regression
Алгоритмы машинного обучения имеют способность переобучаться, один из способов борьбы - добавить регуляризацию. Известные методы: L1, L2 регуляризация или комбинация L1+L2.
В итоге вот что мы имеем:
LASSO - Regression with L1 regularization
Ridge Regression - Regression with L2 regularization
Elastic Net - Regression with L1+L2 regularization
источник https://twitter.com/chanep/status/1086659470288216070
#ml #regression
Twitter
Ernest Chan
Can’t we just call LASSO “Regression with L1 regularization”, Ridge Regression “Regression with L2 regularization”, and Elastic Net “Regression with L1+L2 regularization”? Those fancy names confuse rather than illuminate.