728x90 반응형 Ridge1 [변수선택법] 릿리(Ridge) 라쏘 (Lasso) 엘라스틱 넷(Elastic Net) 1. 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷이란? 회귀모델에 규제를 가하는 방식인데요!! 규제를 통해 설명력이 좋은 변수는 남기고 좋지 않은 변수는 버리는 방식의 변수선택 개념입니다. 릿지: L2 규제를 사용!! -> 설명력이 낮은 변수를 0으로, 특성 무력화 라쏘: L1 규제를 사용!! -> 설명력이 낮은 변수를 0에 가깝게, 특성들의 영향력 감소 엘라스틱: 릿지 + 라쏘 적절히 조합!! 일부 특성이 중요하다면 릿지모델을!!, 특성의 중요도가 전체적으로 비슷하다면 라쏘 모델을!! 애매하면 둘을 적절히 조합해서 엘라스틱 넷을!! 사용하면 됩니다. 2. 릿지, 라쏘, 엘라스틱 넷 회귀모델 구현 - 데이터 확인- 데이터는 캐글에 있는 NBA 파이널 경기 데이터를 사용했어요!! 총 220개의 데이터이고 변수는 24개이고 .. 2022. 2. 2. 이전 1 다음 728x90 반응형
