iDES https://blog.hatena.ne.jp/iDES/ 井出草平の研究ノート https://ides.hatenablog.com/ R 回帰分析 Lasso, Ridge, EN 計量 Lasso 回帰は、データに多重共線性が存在するときに、回帰モデルを適合させるために使用できる手法である。 簡単に言うと、最小2乗回帰は，残差2乗和 (RSS) を最小化する係数推定を見つける。 RSS = Σ(yi - ŷi)2 ここで Σ : 和を意味するギリシャ記号 yi: 番目の観測の実際の応答値 ŷi: 重回帰モデルに基づく予測応答値 逆にlasso 回帰は、次を最小化しようとする： RSS + λΣ|βj|． ここで j は1 から p の予測変数で、λ ≥ 0 である。 式中のこの第2項は、縮小制約として知られている。このチュートリアルは、Rでlasso 回帰を実行する方法のステ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fides.hatenablog.com%2Fentry%2F2023%2F06%2F25%2F224810" title="mtcarsデータを用いたLasso回帰[R] - 井出草平の研究ノート" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/i/iDES/20230626/20230626001346.png Hatena Blog https://hatena.blog 2023-06-25 22:48:10 rich https://ides.hatenablog.com/entry/2023/06/25/224810 1.0 100%