線形モデルのフィッティング方法とは? わかりやすく解説

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線形モデルのフィッティング方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/06/06 07:43 UTC 版)

線形回帰」の記事における「線形モデルのフィッティング方法」の解説

線形回帰モデル多く場合最小二乗法用いてフィッティングされる。それ以外フィッティング方法としては、最小絶対値法や、リッジ回帰L2ノルムペナルティ)やラッソ回帰(L1ノルムペナルティ)のように、最小二乗コスト関数ペナルティ付きバージョン最小化する方法などがある。逆に最小二乗法は、線形モデルではないモデルフィットにも使用できるこのように、「最小二乗法」と「線形モデル」という言葉は密接に関連しているが、同義ではない。

※この「線形モデルのフィッティング方法」の解説は、「線形回帰」の解説の一部です。
「線形モデルのフィッティング方法」を含む「線形回帰」の記事については、「線形回帰」の概要を参照ください。

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