Ridge Regression（岭回归）是一种用于回归分析的统计方法，它通过在回归模型中添加一个正则化项（也称为岭参数）来减少模型复杂度，从而降低过拟合的风险。
岭回归简介
岭回归是一种线性回归模型，与普通线性回归相比，它在损失函数中添加了一个正则化项，该正则化项通常与模型的系数的平方成正比。这种正则化方法有助于减少模型的复杂度，防止模型过拟合。
岭回归的优势
- 降低过拟合风险：通过正则化项，岭回归可以有效地降低模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。
- 提高模型的稳定性：岭回归可以增加模型的稳定性，使得模型对噪声和异常值具有更好的鲁棒性。
岭回归的计算方法
岭回归的计算方法与普通线性回归类似，但需要求解一个包含正则化项的优化问题。具体计算步骤如下：
- 构建岭回归模型：根据岭回归的公式，构建岭回归模型。
- 求解优化问题：使用梯度下降或其他优化算法求解包含正则化项的优化问题。
- 得到岭回归系数：根据求解得到的系数，得到最终的岭回归模型。
岭回归的应用
岭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、风险评估等。
- 生物信息学：用于基因表达数据的分析。
- 机器学习：作为特征选择和模型简化的一种方法。
图片
岭回归示意图