Inferensi, estimasi, dan pengambilan keputusan dari data
OLS menemukan koefisien yang paling baik fit data pelatihan, persis masalah saat Anda punya banyak fitur atau sedikit data: ia juga fit noise, dan koefisien berayun ke nilai liar. Regresi teregularisasi menjinakkan ini dengan menambah penalti yang menghukum koefisien besar, menukar sedikit fit pelatihan untuk generalisasi jauh lebih baik.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Regresi Teregularisasi