ラッソ回帰
ラッソ回帰（ラッソかいき、least absolute shrinkage and selection operator、Lasso、LASSO）は、変数選択と正則化の両方を実行し、生成する統計モデルの予測精度と解釈可能性を向上させる回帰分析手法。 1986年に地球物理学の文献で最初に導入され、その後1996年にロバート・ティブシラニ が独自に再発見して一般化した。
ラッソ回帰（ラッソかいき、least absolute shrinkage and selection operator、Lasso、LASSO）は、変数選択と正則化の両方を実行し、生成する統計モデルの予測精度と解釈可能性を向上させる回帰分析手法。 1986年に地球物理学の文献で最初に導入され、その後1996年にロバート・ティブシラニ が独自に再発見して一般化した。
ラッソ回帰（ラッソかいき、least absolute shrinkage and selection operator、Lasso、LASSO）は、変数選択と正則化の両方を実行し、生成する統計モデルの予測精度と解釈可能性を向上させる回帰分析手法。 1986年に地球物理学の文献で最初に導入され、その後1996年にロバート・ティブシラニ が独自に再発見して一般化した。
出典: Wikipedia「ラッソ回帰」 · CC BY-SA 4.0
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