岭回归方法

来源：星星旅游

岭回归方法

岭回归（Ridge Regression）是一种用于线性回归的有偏估计法，它可以通过加入偏差来减小模型参数的复杂度，从而避免过拟合。岭回归的估计量为β=（X'X+λI）^(-1)X'Y，其中，X是自变量的矩阵，Y是因变量的矩阵，λ是正则化参数，I是单位矩阵，β是参数矩阵。岭回归的优点：

1、岭回归可以提高线性回归的拟合精度，减少过拟合发生的可能性；

2、岭回归可以有效地处理特征共线的问题，避免参数估计时的不稳定；

3、岭回归可以起到较好的数据预处理效果。岭回归的缺点：

1、岭回归容易受到异常值的影响，异常值可能会导致结果的偏差；

2、岭回归的计算量过大，在数据量太大的情况下，容易造成计算量上的困难；

3、岭回归无法提供相关性分析结果，无法判断自变量和因变量之间的关系。

总结而言，岭回归是一种有效的线性回归模型，它可以有效地减少过拟合的发生，提升线性回归模型的精度，但是它也有一些缺点，在使用时要注意避免这些缺点。

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