ee.Reducer.ridgeRegression

Cria um redutor que calcula uma regressão de Ridge com numX variáveis independentes (sem incluir a constante) seguidas por numY variáveis dependentes. A regressão de Ridge é uma forma de regularização de Tikhonov que reduz os coeficientes de regressão ao impor uma penalidade ao tamanho deles. Com essa implementação da regressão ridge, NÃO É NECESSÁRIO incluir um valor constante para o viés.

A primeira saída é uma matriz de coeficientes com dimensões (numX + 1, numY). Cada coluna contém os coeficientes da variável dependente correspondente mais o intercepto da variável dependente na última coluna. Outras saídas são um vetor da raiz quadrada média dos resíduos de cada variável dependente e um vetor de valores p para cada variável dependente. As saídas serão nulas se o sistema for indeterminado, por exemplo, se o número de entradas for menor que numX + 1.

Uso	Retorna
ee.Reducer.ridgeRegression(numX, numY, lambda)	Redutor

Argumento	Tipo	Detalhes
numX	Número inteiro	o número de variáveis independentes que estão sendo regredidas.
numY	Número inteiro, padrão: 1	o número de variáveis dependentes.
lambda	Ponto flutuante, padrão: 0,1	Parâmetro de regularização.