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Ridge回帰のalphaはどういう役割を持つのか

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oct0909

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scikitlearnのRidgeクラスのalphaはどういう役割なのでしょうか?
公式ドキュメントには
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html
Regularization strength=正規化の力と書いてありますが、この表現から読み取るに
正規化の力が大きければ大きいほど(つまりalpha=1.0に近いほど)、良いということではないのでしょうか?

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回答 1

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+1

正則化です。

過学習しにくくなります。

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  • 2017/12/11 22:46

    つまり、alpha=1.0に近いほど良いということですよね?

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  • 2017/12/11 22:51

    正則化のパラメータはハイパーパラメータとなります。

    データによって適切な値が必要です。

    alpha->0で正則化はなく、過学習しやすくなります。
    逆に、alpha->infですべての予測値は定数になります。

    一概にはどれがよいかはありません。

    キャンセル

  • 2017/12/11 22:52

    そのためにalphaの値をいい具合に見つけてくれるRidgeCVというクラスが存在しています。
    http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.RidgeCV.html

    キャンセル

  • 2017/12/11 23:17 編集

    一応、正則化という概念について
    https://ja.wikipedia.org/wiki/正則化

    キャンセル

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