정규화(Regularization)

능형 회귀(Ridge Regression), Lasso, 신축망(Elastic Net)

저차원에서 중간 차원까지의 데이터 세트에 대한 정확도를 높이고 연결 함수 옵션을 확대하려면 lassoglm을 사용하여 Lasso 벌점을 통해 일반 선형 모델을 피팅하십시오.

고차원 데이터 세트에 대한 계산 시간을 단축하려면 fitclinear를 사용하여 정규화된 로지스틱 회귀 모델과 같은 이진 선형 분류 모델을 훈련시키십시오. 또한, fitcecoc를 사용하여 로지스틱 회귀 모델로 구성된 다중클래스 오류 수정 출력 코드(ECOC) 모델을 효율적으로 훈련시킬 수도 있습니다.

빅데이터에 대해 비선형 분류를 수행하는 경우 fitckernel을 사용하여 정규화된 로지스틱 회귀를 적용한 이진 가우스 커널 분류 모델을 훈련시키십시오.

클래스

`ClassificationLinear`	Linear model for binary classification of high-dimensional data
`ClassificationECOC`	Multiclass model for support vector machines (SVMs) and other classifiers
`ClassificationKernel`	Gaussian kernel classification model using random feature expansion
`ClassificationPartitionedLinear`	Cross-validated linear model for binary classification of high-dimensional data
`ClassificationPartitionedLinearECOC`	Cross-validated linear error-correcting output codes model for multiclass classification of high-dimensional data

함수

lassoglm Lasso or elastic net regularization for generalized linear models

`fitclinear`	Fit binary linear classifier to high-dimensional data
`templateLinear`	Linear classification learner template
`fitcecoc`	서포트 벡터 머신 또는 다른 분류기에 대해 다중클래스 모델 피팅하기
`predict`	Predict labels for linear classification models
`fitckernel`	Fit binary Gaussian kernel classifier using random feature expansion
`predict`	Predict labels for Gaussian kernel classification model

예제 및 방법

Regularize Poisson Regression
Identify and remove redundant predictors from a generalized linear model.
Regularize Logistic Regression
Regularize binomial regression.
Regularize Wide Data in Parallel
Regularize a model with many more predictors than observations.

개념

Lasso Regularization of Generalized Linear Models
The lasso algorithm produces a smaller model with fewer predictors. The related elastic net algorithm can be more accurate when predictors are highly correlated.