Koefisien regresi punggungan yang lebih besar dari koefisien OLS atau bahwa tanda perubahan tergantung pada

14

Saat menjalankan regresi ridge, bagaimana Anda menginterpretasikan koefisien yang berakhir lebih besar dari koefisien yang sesuai di bawah kuadrat terkecil (untuk nilai λ )? Bukankah regresi ridge seharusnya mengecilkan koefisien secara monoton?

Pada catatan terkait, bagaimana seseorang menginterpretasikan koefisien yang tandanya berubah selama regresi ridge (yaitu, jejak ridge melintasi dari negatif ke positif pada plot jejak ridge)?

pengguna21833
sumber
Regresi Ridge hanya secara monoton menyusut koefisien dalam kasus matriks desain ortogonal. Di hadapan korelasi, tidak mungkin mengatakan sesuatu yang bersifat umum.
Matthew Drury

Jawaban:

5

λ

mrbcuda
sumber