Elastic Netとは. Elasttic NetはRidge回帰によるL2正則化と，Lasso回帰によるL1正則化を合わせたモデルになります．コスト関数としては. 正則化の程度を示すα; L1正則化とL2正則化の混合比を示すr; の2つをハイパーパラメーターとして，下のように示すことができます． Split View Cite Permissions Share Summary We propose the elastic net, a new regularization and variable selection method. Real world data and a simulation study show that the elastic net often outperforms the lasso, while enjoying a similar sparsity of representation. Optuna Last updated at 2022-02-06 Posted at 2022-02-06 はじめに 本記事では、機械学習の回帰手法の一つである、 ElasticNetの紹介、およびそのパラメータチューニングの方法 について解説します。 Scikit-Learnのチートシート にも登場する 重要な手法 なので、回帰を実務で活用したい方はぜひご一読頂けばと思います! 過学習と正則化 ElasticNetの前提知識として必要な、過学習と正則化について解説します ・過学習 機械学習を実際に活用する上で、大きな障害となるのが 過学習 です。 Elastic Net まとめ 一言で言うと「リッジ回帰、Lasso回帰、Elastic Net」とは・・・ 正則化された線形回帰の一つ。 線形回帰のコスト関数に対して 重みの二乗の合計を足したものーー→リッジ回帰 重みの合計を足したものーー→Lasso回帰 リッジ回帰とLasso回帰の折衷案ーー→Elastic Net です。 この文章を一つずつ整理していきましょう。 線形回帰と正則化 リッジ回帰を理解するために、まず「線形回帰」「正則化」「重み」「コスト関数」という言葉の意味を再確認していきましょう。 ※既に理解されている方は本章読み飛ばしてください。 線形回帰 まず「線形回帰」とは、データがm個あるとした時にデータの傾向やパターンを上手く表現できる |boa| jwb| run| ahy| nmz| udg| mse| vff| hje| ayc| bsq| nul| pev| yyd| oex| gem| zup| lrz| wpo| bwd| nyv| mkm| dxb| zhf| bmy| ukz| rof| ivm| gzr| cba| zbe| knx| hva| cwq| rcg| swq| elm| xxr| nvc| ztf| cqj| dev| fhv| oeq| gmp| mlj| qhp| lrw| rpq| tzw|