Bravoooooooooo
2023-07-19 22:34老師麻煩講解一下嶺回歸和LASSO主要的功能,忘記了QAQ
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1個回答
Tom助教
2023-07-20 15:01
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同學您好~
嶺回歸是出現(xiàn)多重共線性時使用的回歸方法。解釋變量之間存在很強的線性相關關系就是多重共線性,它會影響自變量與因變量之間的關系判斷。嶺回歸本質上是丟棄掉一部分數據,以換得更穩(wěn)定的結果,代價是它估計的參數是有偏的。
LASSO回歸也是一種線性模型,它主要是一種避免過擬合的方法。對于一般的線性模型來說,復雜度與模型的變量數有直接關系,變量數越多,模型復雜度就越高,但同時也面臨過度擬合的危險。LASSO回歸可以幫你篩選變量,獲得一個變量較少,同時比較有代表性的變量組合。
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