Lasso qisqarishni amalga oshiradi, shunda cheklovda ikki o'lchamda olmosga to'g'ri keladigan "burchaklar" mavjud. Agar kvadratlar yig'indisi bu burchaklardan biriga "ursa", keyin o'qga mos keladigan koeffitsient nolga qisqaradi. … Shunday qilib, lasso qisqarish va (samarali) kichik to‘plamni tanlashni amalga oshiradi.
Nima uchun lasso nol koeffitsientlarni beradi?
Lasso qisqarishni amalga oshiradi, shunda cheklovda ikki o'lchamda olmosga to'g'ri keladigan "burchaklar" mavjud. Agar kvadratlar yig'indisi bu burchaklardan biriga "ursa", keyin o'qga mos keladigan koeffitsient nolga qisqaradi.
Nega lasso nolga qisqaradi, lekin Ridge emas?
Aytishlaricha, LASSO-dagi cheklov shakli olmos bo'lgani uchun olingan eng kichik kvadratlar eritmasi olmos burchagiga tegishi mumkinki, u qandaydir o'zgaruvchining qisqarishiga olib keladi. Biroq, tizma regressiyasida aylana boʻlgani uchun u koʻpincha oʻqga tegmaydi
Nima uchun tizma regressiyasi koeffitsientlarni qisqartiradi?
Ridge regressiyasi barcha regressiya koeffitsientlarini nolga qisqartiradi; lasso nol regressiya koeffitsientlari to'plamini berishga intiladi va siyrak yechimga olib keladi. Esda tutingki, ham tizma regressiyasi, ham lasso uchun regressiya koeffitsientlari musbat qiymatdan manfiy qiymatlarga o'tishi mumkin, chunki ular nolga qisqaradi.
Lasso koeffitsientlari noaniqmi?
…lasso qisqarishi nolga teng boʻlmagan koeffitsientlar baholarini nolgaga yoʻn altirilishiga olib keladi va umuman ular bir xil emas [Qoʻshilgan eslatma: Bu shuni anglatadiki, namuna hajmi oshadi, koeffitsient baholari bir-biriga yaqinlashmaydi].
