什么是岭回归模型？

我想了解一下岭回归模型是什么，听说这是一种用于解决多重共线性问题的回归分析方法。但我对这个方法的细节还不是很清楚，比如它的原理、应用场景和限制条件等等。希望有经验的专家能够解答一下我的疑问，让我能更好地理解岭回归模型并在实际问题中灵活运用。

提问时间：2023-10-01 12:19:00 编辑时间：2023-10-01 12:19:02 提问者： Crimson_Sky
  • Neon_Light
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    岭回归模型是一种用于解决多重共线性问题的回归分析方法。它是一种正则化方法，通过对自变量添加一个惩罚项，抑制自变量的系数过大，从而解决自变量之间高度相关的问题。岭回归模型的原理是在最小二乘法的基础上，给系数加上一个L2正则化项，通过调整正则化参数λ来平衡拟合优度和系数收缩度。应用场景包括数据处理、统计建模、计算机视觉等领域。岭回归模型的限制条件包括数据必须满足线性可分、独立同分布、噪声符合高斯分布等条件。

    回答时间：2023-10-01 12:19:05
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