Ridge2 회귀분석의 핵심 기법: Ridge와 Lasso 정규화의 개념과 활용 회귀분석의 핵심 기법: Ridge와 Lasso 정규화의 개념과 활용회귀분석은 데이터 과학과 통계 분야에서 가장 널리 사용되는 기법 중 하나입니다. 그러나 모델이 복잡해지면 과적합(overfitting) 문제가 발생하기 쉽습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 정규화(regularization) 기법입니다. 오늘은 그 중에서도 가장 많이 활용되는 Ridge와 Lasso 정규화에 대해 알아보겠습니다.정규화란 무엇인가?정규화는 머신러닝 모델, 특히 회귀 모델에서 과적합을 방지하기 위해 모델의 복잡도에 페널티를 부과하는 기법입니다. 모델이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰지는 것을 방지하고, 일반화 성능을 향상시키는 것이 목적입니다.일반적인 선형 회귀에서는 오차 제곱합(RSS, Residual Sum of .. 2025. 4. 13. 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
