릿지 회귀모델(Ridge) 선형회귀분석의 기본원리를 따르나 가중치(회귀계수) 값을 최대한 작게 만들어, 즉 0에 가깝게 만들어 모든 독립변수(특성)가 종속변수(레이블)에 미치는 영향을 최소화하는 제약(regularization)을 반영한 회귀모델이다. 각 특성의 영향을 최소화하여 훈련데이터에 과대적합되지 않도록 제약이 있는 모델이며 다항곡선 추정도 가능하다. 핵심 하이퍼파라미터는 alpha 값, 기본값은 1, 0에 가까울수록 규제를 하지 않고 숫자가 커질수록 더 많은 규제를 한다. scikit-learn 릿지 회귀모델은 사이킷런의 linear_model 중 Ridge이다. 1) 기본모델 적용 from sklearn.linear_model import Ridge model=Ridge() model.fit(..