Inflearn Community Q&A

안녕하십니까

특별한 기준은 없습니다. 말씀하신대로 경험치적인 부분도 있습니다. 예를 들어 라쏘 같은 경우 소수점 이하 좀 작게 값을 설정해서 올리며 시작하는 등 경험치로 값을 설정하였습니다

감사합니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. kccjjang님.

라쏘와 릿지 회귀에서 alpha 값을 설정하는 것은 모델의 예측 성능과 일반화 능력에 큰 영향을 미칩니다. alpha 값은 규제를 제어하는 하이퍼파라미터로, 값이 클수록 규제가 강해집니다. 일반적으로 다음과 같은 기준에 따라 선택됩니다:

1. 릿지 회귀: 릿지 회귀는 L2 규제를 사용하며, alpha 값이 커지면 각 회귀 계수의 크기를 작게 만들어 과적합을 방지합니다. 때문에 alpha 값을 비교적 크게 설정하는 경향이 있습니다. 경험적으로 작은 값부터 큰 값까지 범위를 넓게 설정하여 가장 적합한 값을 찾습니다.

2. 라쏘 회귀: 라쏘 회귀는 L1 규제를 사용하여 회귀 계수의 일부를 0으로 만들 수 있습니다. 이는 피처 선택 기능을 제공하여 모델을 더욱 간단하게 만듭니다. 따라서 일반적으로 alpha 값을 더 작은 범위에서 시작하여 적절한 피처를 선택하는 데 집중합니다.

두 회귀 모두에서 alpha 값을 결정할 때는 데이터의 특성과 모델의 목표에 따라 경험적으로 여러 값을 시도해보며 최적의 값을 찾는 것이 중요합니다. GridSearchCV와 같은 기법을 사용하면 이러한 프로세스를 자동화하여 최적의 alpha 값을 찾을 수 있습니다.

관련된 유사한 질문과 답변 링크를 확인하시고 더 깊은 이해를 도와드리겠습니다.
- 라쏘 회귀 질문 예시와 답변
- 리지가 alpha 값이 클수록 rmse가 작아지는 이유 관련 질문

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