리지1 회귀분석의 핵심 기법: Ridge와 Lasso 정규화의 개념과 활용 회귀분석의 핵심 기법: Ridge와 Lasso 정규화의 개념과 활용회귀분석은 데이터 과학과 머신러닝에서 가장 기본적이면서도 강력한 도구입니다. 그러나 데이터가 복잡해지고 변수가 많아질수록 기본적인 선형 회귀 모델은 과적합(overfitting)이라는 문제에 직면하게 됩니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에는 너무 잘 맞지만, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 효과적인 방법 중 하나가 바로 정규화(Regularization) 기법입니다. 이 중에서도 특히 많이 사용되는 Ridge와 Lasso 정규화에 대해 알아보겠습니다. 정규화가 필요한 이유: 과적합과 다중공선성과적합(Overfitting)의 문제기본적인 선형 회귀 모델은 훈련 데이터의 오차를 최소화하.. 2025. 3. 7. 이전 1 다음
