[파이썬 머신러닝 완벽가이드] - 규제선형 모델 : 릿지, 라쏘 엘라스틱넷
이전에 포스팅에서도 봤듯이, 적절한 회귀 계수를 가지는 것이 매우 중요하다. 회귀 계수가 너무 낮다면, 데이터들을 충분히 표현하지 못하는 회귀선이 만들어지게 되고, 회귀 계수가 지나치게 높다면, 학습 데이터에만 너무 치중이 되어 과적합 문제를 일으킨다. 그렇다면, 적절한 회귀 계수를 어떻게 찾을 수 있을까? 그렇다면, 어느 회귀선이 데이터를 가장 '적절하게' 표현하는 지에 대한 기준이 명확하게 존재해야 한다. 하지만, 일반적인 통념에 의존하여 우리는 '적절하다'를 표현하고, 어느 회귀선이 다른 회귀선들보다 절대적으로 더 낫다.라는 개념은 없다. 그렇기 때문에, 우리는 '적절한' 회귀선을 찾을 수 있는 방안에 대해서 여러가지(여기에서는 3가지 - 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷)가 존재하는 것이다. 다시 앞으로 ..
기계학습/Machine Learning
2020. 9. 15. 17:47
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