5.机器学习-十大算法之一岭回归（Ridge）算法原理讲解_sklearn中ridge模型详解

一·摘要

岭回归是一种改良的最小二乘估计法，它通过引入L2范数惩罚项来处理多重共线性问题，并提高模型的稳定性和泛化能力。

在机器学习和统计学中，回归分析是研究变量间关系的重要方法。当自变量之间存在高度相关性时，普通最小二乘法可能导致系数估计值不稳定，影响模型的泛化能力。为了解决这个问题，岭回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L2范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数平方和的λ倍（λ为惩罚系数）。这样做的目的是约束模型的复杂度，避免过拟合，同时保持模型的解释力。

二·个人简介