リッジ回帰

データの単一性(正確多重共線性)のためのリッジ回帰の使用について理解します。

最良の回帰モデルは、予測子とターゲットとの相関が高く、予測子同士の相関はほとんどないモデルです。多重共線性は、相関関係にある予測子を使用する多変量回帰を説明するための用語です。

リッジ回帰は、多重共線性を補う手法です。Oracle Machine Learning for SQLでは、回帰および分類の機械学習手法の両方について、リッジ回帰がサポートされています。アルゴリズムは、データに単一性(正確多重共線性)を検出すると、リッジ回帰を自動的に使用します。

単一性に関する情報は、グローバルなモデルの詳細で戻されます。