岭回归和最小二乘法的区别是什么?什么时候比较适合用岭回归
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发布时间：2023-06-12 00:03
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时间：2024-12-02 14:51
（1）plot(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#和线性回归类似，这个plot可以画出岭迹图，lambda=seq(0,0.3,0.001)设置范围和间隔，可以观察岭迹图，人工选择，但是这样主观性较强。（2）select(lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=seq(0,0.3,0.001)))#利用select函数找出最优岭参数lambda,会有三个值，任选一个即可。lm.ridge(GDP~Consume+Investment+IO+Population+Jobless+Goods,data=dat,lambda=0.09)#通过（1）或（2）把选取的lmbda参数写到岭回归函数中去，在这里lambda=0.09。
