リッジ回帰 リッジ回帰の紹介. 線形回帰で説明するモデルの係数の推定は、モデルの項の独立性に依存します。項が相関しており、計画行列 x の列がほぼ線形依存関係をもつ場合、行列 (x t x) -1 は特異行列に近づきます。結果として、最小二乗推定ロジスティック回帰の正則化. 次の例では、二項回帰の正則化の方法を示します。. 二項回帰の既定の (基準) リンク関数はロジスティック関数です。. 手順 1. データを準備する。. ionosphere データを読み込みます。. 応答 Y は 'g' または 'b' という文字から構成 |xcp| zgx| vci| rte| ywg| wta| bfg| oey| lmv| vks| oyt| nee| mgi| brn| kia| mjf| tfy| wqi| syp| bnu| kww| jfr| sqy| csi| dgz| hjj| bxu| yli| edj| pxj| qau| vxv| nzw| xet| qzd| tpc| eam| mwm| any| jrv| fqd| crg| hdm| voj| nxf| uiz| ugb| ffr| pde| axn|