詳細すべて折りたたむリッジ回帰リッジ回帰は、線形相関がある予測子が含まれている線形モデルの係数を推定するための手法です。多重線形回帰モデルの係数推定は、モデルの項の独立性に依存します。特異行列に近づきます。確率的誤差の影響を大きく受け、分散が大きくなります。このような状況は多重共線性と呼ばれ、実験計画を立てずにデータを収集した場合などに発生します。リッジ回帰は、次の式を使用して回帰係数を推定することにより、多重共線性の問題に対処します。小さい正の値にすると、問題の調整が改善され、推定の分散が小さくなります。偏りはありますが、リッジ推定の分散が小さくなると、多くの場合に最小二乗推定より平均二乗誤差が小さくなります。値によって変化します。