딥러닝
on Python at Progaming Language study of Python
선형 회귀에서 1.0 이상에서 제대로된 값을 예측할수가 없다 이런 상황을 과적합 이라고 하며, 이를 보강 하기
위해 능선회귀를 적용한다.
능선회귀 에서는 1.0이상에서 어느정도 예측 가능한 값으로 수렴 하므로, 선형 회귀보다 더욱 신뢰도 있다고
생각할수 있다.
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on Python at Progaming Language study of Python
선형 회귀에서 1.0 이상에서 제대로된 값을 예측할수가 없다 이런 상황을 과적합 이라고 하며, 이를 보강 하기
위해 능선회귀를 적용한다.
능선회귀 에서는 1.0이상에서 어느정도 예측 가능한 값으로 수렴 하므로, 선형 회귀보다 더욱 신뢰도 있다고
생각할수 있다.