如何理解统计学中「惩罚」的概念
作者:萧议
链接:https://www.zhihu.com/question/30037293/answer/46867665
来源:知乎
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惩罚的核心目的是限制参数空间的大小以降低模型复杂度,惩罚本身反应你对对应的统计问题的某种先验知识(比如回归系数当中应该有很多0啊,回归系数不应该太大啊)
比如n维线性回归中的LASSO和一般的最小二乘回归Least square,前者的回归系数被限制在一个L1意义下的n维球内,而后者的参数空间则是R^n
再比如光滑样条Smooth Spline通过对二阶导数进行惩罚来控制拟合曲线的光滑程度
一些情况下,惩罚有独特的概率上的解释,比如假设正太噪声的线性模型中,LASSO的L1惩罚相当于给回归参数加上了一个Laplace prior,而岭回归Ridge regression中的L2惩罚则对应一般的normal prior
这样的方法在统计中一般叫正则化Regularization,当然也可以叫惩罚Penalization,正则化由Tikhonov在解ill-posed equation时引入,通过加上惩罚项(一般来说是hilbert space上的Lp norm)来限制解可以取值的范围以保证解的良好性质,比如唯一性。后来人们发现,很多问题如果你给他太大的空间,搜索出来的解即便存在唯一,往往也不够好(under some other criteria, like predictive MSE, AIC, BIC )
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