4.3.5 岭回归 (Ridge Regression)

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4.3.5 岭回归 (Ridge Regression) 4.3.5 岭回归 (Ridge Regression) 在光谱定量分析中，建立光谱数据（预测变量，通常是不同波长点的吸光度、反射率等）与待测组分含量或性质（响应变量）之间的校正模型是核心任务。前面章节讨论的经典方法，如多元线性回归 (MLR) 或主成分回归 (PCR)，在处理光谱数据时可能会遇到挑战。特别是当光谱数据维度很高（波长点数量远多于样本数量）且各波长点之间存在高度相关性（即多重共线性）时，基于最小二乘原理的经典方法容易导致模型不稳定、过拟合，并产生不合理的巨大系数。为了解决这些问题，引入了正则化（Regularization）技术，岭回归 (Ridge Regression) 就是一种常用的正则化线性回归方法。