正则化
脊回归，套索，弹力网
为了在低到中维数据集上获得更高的准确性，使用正则化实现最小二乘回归套索或脊．
为减少高维数据集上的计算时间，使用拟合正则化线性回归模型fitrlinear．
类
RegressionLinear |
高维数据的线性回归模型 |
RegressionPartitionedLinear |
高维数据的交叉验证线性回归模型 |
主题
- 套索正规化
看看
套索识别并丢弃不必要的预测符。 - 套索和弹性网与交叉验证
根据汽车的重量、排量、马力和加速度来预测汽车的里程(MPG)
套索还有弹性网。 - 宽数据的套索和并行计算
识别重要的预测因素
套索和交叉验证。 - 套索和弹力网
的
套索算法是一种正则化技术和收缩估计器。相关弹性网算法更适用于预测因子高度相关的情况。 - 岭回归
岭回归解决线性回归问题中的多重共线性(相关模型项)问题。
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