Ridge እና Lasso regression በተግባራዊ መልሶ ማገገሚያ፣ ሂሳብ እና ስታቲስቲክስ ውስጥ ጥቅም ላይ የሚውሉ አስፈላጊ የመደበኛነት ቴክኒኮች ናቸው። በዚህ የርዕስ ክላስተር ውስጥ፣ እነዚህን ዘዴዎች፣ አፕሊኬሽኖቻቸውን እና ከተለያዩ መስኮች ጋር ያላቸውን ተኳኋኝነት እንመረምራለን።
ሪጅ እና ላስሶ ሪግሬሽን መረዳት
Ridge እና Lasso regression በስታቲስቲክስ ሞዴሊንግ እና በማሽን መማሪያ ውስጥ ታዋቂ ቴክኒኮች ናቸው። ለወጪ ተግባር የቅጣት ቃል በመጨመር መልቲኮሊኔሪቲ እና ከመጠን በላይ መገጣጠምን ለመፍታት ያገለግላሉ።
በሂሳብ እና በስታቲስቲክስ ውስጥ መደበኛነት
በሂሳብ እና በስታቲስቲክስ አውድ ውስጥ፣ መደበኛ ማድረግ የታመመ ችግርን ለመፍታት ወይም ከመጠን በላይ መገጣጠምን ለመከላከል ተጨማሪ መረጃ የማስተዋወቅ ሂደትን ያመለክታል። ቅልጥፍናን ወይም ብልሹነትን ለመጫን በማመቻቸት ችግር ላይ የቅጣት ቃል ወይም ገደብ መጨመርን ያካትታል።
በተተገበረ ሪግሬሽን ውስጥ ያሉ መተግበሪያዎች
ሪጅ እና ላስሶ ሪግሬሽን ከፍተኛ መጠን ያላቸውን የውሂብ ስብስቦችን እና ተዛማጅ ትንበያዎችን ለመቋቋም በተግባራዊ ሪግሬሽን ውስጥ በሰፊው ጥቅም ላይ ይውላሉ። ለባህሪ ምርጫ፣ ለሞዴል አተረጓጎም እና የድጋሚ ሞዴሎችን አጠቃላይ አፈጻጸም ለማሻሻል ጠቃሚ መሳሪያዎች ናቸው።
የ Ridge እና Lasso Regression ንጽጽር
ሪጅ ሪገሬሽን ከኮፊፍፍፍፍቱ መጠን ካሬ ጋር እኩል የሆነ የቅጣት ቃል ሲጨምር ላስሶ ሪግሬሽን ደግሞ የፍፁም ዋጋን ከፍፁም እሴት ጋር እኩል የሆነ የቅጣት ቃል ይጨምራል። ይህ መሠረታዊ ልዩነት እነዚህ ቴክኒኮች ተለዋዋጭ ምርጫን እና የመለኪያ መቀነስን በሚይዙበት መንገድ ላይ ወደ ልዩነቶች ያመራል።
የሂሳብ ቀመሮች
በሂሳብ ደረጃ የሪጅ ሪግሬሽን መቀነስ ችግር በሚከተለው ሊወከል ይችላል፡-
አሳንስ || y - Xβ || 2 2 + λ||β|| 2 2 2
λ የመደበኛነት መለኪያ ሲሆን β ደግሞ የመመለሻ መለኪያዎችን ይወክላል።
በተመሳሳይ፣ የላስሶ ሪግሬሽን እንደሚከተለው ሊቀረጽ ይችላል፡-
አሳንስ || y - Xβ || 2 2 + λ||β|| 1
የእውነተኛ ዓለም ምሳሌዎች
የሪጅድ እና የላስሶ ሪግሬሽን ተግባራዊ ጠቀሜታ ለማሳየት፣ የመኖሪያ ቤቶችን ዋጋ የመተንበይ ሁኔታን አስቡበት። እንደ ካሬ ቀረጻ፣ የመኝታ ክፍሎች ብዛት እና መገኛ ባሉ በርካታ የትንበያ ተለዋዋጮች አማካኝነት ሸንተረር እና ላስሶ ሪግሬሽን ጠቃሚ ባህሪያትን ለመምረጥ እና ከመጠን በላይ መገጣጠምን ለመከላከል ይጠቅማሉ፣ በመጨረሻም ወደ ትክክለኛ ትንበያዎች ያመራል።
በማጠቃለያው ሪጅድ እና ላስሶ ሪግሬሽን በተግባራዊ መልሶ ማገገሚያ መስክ ውስጥ በጣም አስፈላጊ መሳሪያዎች ናቸው፣ ይህም ውስብስብ የገሃድ አለም የውሂብ ስብስቦችን በመቅረጽ ላይ ለሚያጋጥሙ የተለመዱ ተግዳሮቶች መፍትሄዎችን ይሰጣል። ከሂሳብ እና ከስታቲስቲክስ ጋር መቀላቀላቸው ስለ መደበኛ አሰራር ቴክኒኮች ያለንን ግንዛቤ እና በተለያዩ መስኮች ያላቸውን ጠቀሜታ ያበለጽጋል።