Ridge 回归是一种用于回归分析的统计方法，它通过引入一个正则化项来减少模型的复杂度，从而避免过拟合。下面将简要介绍 Ridge 回归的基本概念和应用。
基本原理
Ridge 回归通过在损失函数中添加一个正则化项来控制模型的复杂度。正则化项通常与模型参数的平方和成正比，即：
$$ \text{正则化项} = \alpha \sum_{i=1}^{n} w_i^2 $$
其中，$w_i$ 是模型参数，$\alpha$ 是正则化参数。
优缺点
优点：
- 防止过拟合：通过引入正则化项，Ridge 回归可以降低模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。
- 简化模型：Ridge 回归可以简化模型，使得模型更容易解释和理解。
缺点：
- 参数选择：正则化参数 $\alpha$ 的选择对模型性能有很大影响，需要通过交叉验证等方法进行选择。
- 损失函数变化：引入正则化项后，损失函数的形式会发生变化，需要使用不同的优化算法进行求解。
应用场景
Ridge 回归在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 金融领域：用于预测股票价格、信用评分等。
- 医疗领域：用于疾病预测、患者分类等。
- 机器学习领域：作为其他机器学习算法的基础。
扩展阅读
想要了解更多关于 Ridge 回归的信息，可以参考以下链接：
相关图片
Ridge Regression 模型示意图