DamiRocK

Ridge в одномерной регрессии: shrinkage factor Sxx/(Sxx+λ)

При центрированных x,y ridge beta_hat=Sxy/(Sxx+λ). Это OLS-наклон, умноженный на Sxx/(Sxx+λ).

Задача

x и y центрированы. Минимизируется Σ(yᵢ−βxᵢ)²+λβ². Найдите β̂.

Условие первого порядка

−2Sxy+2βSxx+2λβ=0.

Поэтому

β̂_ridge=Sxy/(Sxx+λ).

Связь с OLS

β̂_OLS=Sxy/Sxx, значит

β̂_ridge=[Sxx/(Sxx+λ)]β̂_OLS.

Множитель лежит между 0 и 1 при λ>0.

Пределы

λ→0 возвращает OLS. λ→∞ отправляет коэффициент к нулю.

Масштаб признака

Штраф применяется к числовому коэффициенту, поэтому изменение единиц x меняет влияние одинакового λ. Это одна из причин стандартизировать признаки перед ridge, если штраф должен быть сопоставим.

Редакционная практика по ridge mlearn_pro · CC BY 4.0.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.