Дослідження оптимізації регресійних моделей засобами регуляризації
У статті проаналізовано задачу оптимізації моделей лінійної регресії в умовах високої розмірності та мультиколінеарності ознак, що є типовими для сучасних прикладних задач машинного навчання. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення балансу між узагальнюючою здатністю моделей і їх інтерпретованістю, що особливо важливо при роботі з зашумленими та обмеженими вибірками.