R语言之岭回归
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言之岭回归相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
岭回归可以用来解决过度拟合的问题
一、线性模型的岭回归
可使用ridge包中的linearRidge函数和MASS包中的lm.ridge函数
> library(RSADBE)
> data(OF)
> LM <-lm.ridge(Y~poly(X,3),data = as.data.frame(OF),lambda=c(0,0.5,1,1.5,2,5,10,30))
lambda为指定值
二、Logistic回归模型的岭回归
可以使用ridge包中的logisticRidge函数拟合岭回归。
以上是关于R语言之岭回归的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
sklearn help之岭回归 ridge regression
R语言glmnet拟合岭回归模型实战：岭回归模型的模型系数（ridge regression coefficients）及可视化岭回归模型分类评估计算（混淆矩阵accuracyDeviance)