金融データをＰｙｔｈｏｎで分析してみよう〜ＮＡＳＤＡＱからリッジ回帰のモデルを作る
日経ソフトウェア　第261号　2019.1.1

この記事の情報
掲載誌	日経ソフトウェア　第261号（2019.1.1）
ページ数	5ページ　（全5760字）
形式	PDFファイル形式　（2370kb）
雑誌掲載位置	82〜86ページ目

第４回　今回のテーマは「リッジ回帰」です。これはデータ分析の基本と言える「最小二乗法による線形回帰」に似ていますが、「正則化」（より厳密には「Ｌ２正則化」）という機能を追加している点が異なります。　実際の金融データは常に“予測できない変化”を伴うと考えることができます。正則化の機能を追加することで、この予測できない変化の影響を低減させたモデルを作成できます。つまり、リッジ回帰のモデルは最小二乗法に…