엘라스틱넷1 머신러닝 - 엘라스틱넷(ElasticNet) 회귀 엘라스틱넷(ElasticNet) 회귀 이전 실습을 통해 라쏘 회귀와 릿지 회귀에 대해 알아보았습니다. 이전 실습에서 그래프를 통해 확인한 바와 같이 라쏘(L1 정규화) 회귀는 너무 많은 βi를 0으로 만들고, 릿지(L2 정규화) 회귀는 βi를 완전히 0으로 만들지는 않기 때문에 여전히 모델의 복잡성이 높습니다. 따라서, 이 L1, L2 정규화를 동시에 사용하여 두 회귀의 장점을 가진 회귀인 엘라스틱넷 회귀가 등장하게 된 것입니다. 엘라스틱 넷 회귀는 L1 ,L2 정규화를 반영한 비율을 설정할 수 있기 때문에 결과를 확인해가며 자유롭게 비율을 조정해 높은 예측 성능을 가진 모델을 만들어보세요. 엘라스틱넷 회귀를 위한 사이킷런 함수/라이브러리 from sklearn.linear_model import Ela.. 2022. 5. 23. 이전 1 다음
