記事「データサイエンスと機械学習（第10回）：リッジ回帰」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2023.04.18 10:21 新しい記事「データサイエンスと機械学習（第10回）：リッジ回帰」はパブリッシュされました: リッジ回帰は、モデルの複雑さを軽減し、単純な線形回帰に起因する過学習を防ぐためのシンプルな手法です。 すべてのデータを学習データとして使用した場合、モデルの性能は若干異なります。 出力を保存して同じ軸にプロットすると、次のようなグラフになります。 線形モデルと青色でマークされた予測因子の違いはほとんどわかりません。リッジ回帰がデータセットにうまく適合していないことがわかるだけです。両モデルを1つずつ訓練してテストしてみましょう。 作者: Omega J Msigwa 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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リッジ回帰は、モデルの複雑さを軽減し、単純な線形回帰に起因する過学習を防ぐためのシンプルな手法です。
すべてのデータを学習データとして使用した場合、モデルの性能は若干異なります。
出力を保存して同じ軸にプロットすると、次のようなグラフになります。
線形モデルと青色でマークされた予測因子の違いはほとんどわかりません。リッジ回帰がデータセットにうまく適合していないことがわかるだけです。両モデルを1つずつ訓練してテストしてみましょう。
作者: Omega J Msigwa