Извод, оценка и вземане на решения от данни
OLS намира коефициентите, които пасват най-добре на тренировъчните данни, което е точно проблемът, когато имате много характеристики или малко данни: моделът започва да напасва и на шума, а коефициентите скачат до екстремни стойности. Регуляризираната регресия (Regularized regression) укротява това чрез добавяне на член за наказание (penalty), който санкционира големите коефициенти, жертвайки малко от точността при обучението в замяна на много по-добро обобщаване (generalization).
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Регуляризирана регресия