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Veuillez expliquer ce qu'est la « perte de poids »
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La régression Ridge est une méthode d'estimation des coefficients des modèles de régression multiple dans des scénarios où les variables indépendantes sont fortement corrélées. Il a été utilisé dans de nombreux domaines, notamment l'économétrie, la chimie et l'ingénierie. Également connue sous le nom de régularisation de Tikhonov, du nom d'Andrey Tikhonov, il s'agit d'une méthode de régularisation de problèmes mal posés. [a] Elle est particulièrement utile pour atténuer le problème de multicolinéarité dans la régression linéaire, qui se produit couramment dans les modèles avec un grand nombre de paramètres . En général, la méthode offre une efficacité améliorée dans les problèmes d'estimation des paramètres en échange d'une quantité tolérable de biais (voir compromis biais-variance ).
La théorie a été introduite pour la première fois par Hoerl et Kennard en 1970 dans leurs articles Technometrics «Régressions RIDGE: estimation biaisée des problèmes non orthogonaux» et «Régressions RIDGE: applications aux problèmes non orthogonaux». C'est le résultat de dix années de recherche dans le domaine de l'analyse des crêtes.
La régression de crête a été développée comme solution possible à l'imprécision des estimateurs des moindres carrés lorsque les modèles de régression linéaire ont des variables indépendantes multicolinéaires (hautement corrélées) - en créant un estimateur de régression de crête (RR). Cela fournit une estimation plus précise des paramètres de crête, car sa variance et son estimateur carré moyen sont souvent plus petits que les estimateurs des moindres carrés précédemment dérivés.