릿지 회귀와 라쏘 회귀는 선형 회귀의 규제된 버전입니다. 릿지 회귀와 라쏘 회귀 모두 비용 함수에 규제항을 더하지만, 라쏘 회귀의 경우 L2 노름 대신 가중치 벡터의 L1 노름을 사용합니다.
그렇다면
- 어떤 경우에 릿지 회귀가 유리하며 어떤 경우에 라쏘 회귀가 유리한가?
- 데이터의 크기와 차원이 커질 경우 둘의 성능과 효율성은 어떻게 변화할까?
- 엘라스틱넷은 둘의 어떠한 장점과 특징을 각각 가져가는가?
Deep Dive를 통해 파헤쳐봅시다.
1조 딥다이브
6조 딥다이브
2조 딥다이브