회귀 분석 모델 (Regression Models) 1) Ridge Regression (릿지 회귀) Ridge 회귀는 L2 정규화를 사용하여 과적합을 방지하는 회귀 분석 기법으로선형 계수를 작게 만들어서 과대적합을 완화, 비교적 효과가 좋다.좀 더 쉽게 말하면,모델의 복잡도를 줄이기 위해 가중치에 대한 패널티를 부여하는 것이다. (특히 다중 공선성 문제를 해결할 때 유용)여기서 L2 정규화는 가중치의 제곱합을 최소화하는 방식이다. 자세한건 다음에 추가로 설명하겠다. from sklearn.linear_model import Ridgeridge = Ridge()ridge.fit(x, y)print(ridge.score(x, y))릿지와 라쏘모델 사용할 때 규제의 양을 임의로 조절 가능하다.alpha는 ..
