Inferență, estimare și luarea deciziilor pe baza datelor
OLS găsește coeficienții care se potrivesc cel mai bine cu datele de antrenare, ceea ce este exact problema atunci când aveți multe caracteristici sau puține date: se potrivește și cu zgomotul, iar coeficienții oscilează spre valori sălbatice. Regresia regularizată îmblânzește acest lucru adăugând o penalizare care pedepsește coeficienții mari, schimbând un pic din potrivirea la antrenare pentru o generalizare mult mai bună.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Regresie regularizată