リッジ回帰（Ridge regression)

回帰

係数の絶対値の大きさを可能な限り小さくし、個々の特徴量が出力に与える影響を小さくする。L2正則化が用いられる

正則化（Regularization)・・・過剰適合を防ぐために明示的にモデルを制約する

利点

最小二乗法と比較して訓練データが少なくても学習できる

訓練が非常に高速で、予測も高速

予測手法が比較的理解しやすい

欠点

係数がどうしてその値になっているのかは、それほど明らかでない。

パラメータ

正則化パラメータ・・・大きい場合は単純なモデルに対応する。