ee.Reducer.ridgeRegression

상수를 포함하지 않는 numX 독립 변수와 numY 종속 변수를 사용하여 릿지 회귀를 계산하는 리듀서를 만듭니다. 능형 회귀는 크기에 페널티를 부과하여 회귀 계수를 축소하는 티호노프 정규화의 한 형태입니다. 이 릿지 회귀 구현에서는 편향에 대한 상수 값을 포함할 필요가 없습니다.

첫 번째 출력은 (numX + 1, numY) 차원의 계수 배열입니다. 각 열에는 해당 종속 변수의 계수와 마지막 열의 종속 변수의 절편이 포함됩니다. 추가 출력은 각 종속 변수의 잔차의 제곱근과 각 종속 변수의 p 값 벡터입니다. 입력 수가 numX + 1보다 적은 경우와 같이 시스템이 미결정인 경우 출력은 null입니다.

사용	반환 값
ee.Reducer.ridgeRegression(numX, numY, lambda)	감소기

인수	유형	세부정보
numX	정수	회귀되는 독립 변수의 수입니다.
numY	정수, 기본값: 1	종속 변수의 수입니다.
lambda	부동 소수점, 기본값: 0.1	정규화 매개변수입니다.