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为什么MASS:lm.ridge系数与手动计算的不同？

MASS:lm.ridge是一个R语言中的函数，用于进行岭回归分析。岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归分析方法，通过引入一个正则化项来控制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

MASS:lm.ridge函数与手动计算的岭回归系数可能会有不同的原因有以下几点：

正则化参数选择不同：MASS:lm.ridge函数中的正则化参数可以通过交叉验证等方法自动选择，而手动计算时需要人工指定。不同的正则化参数选择会导致不同的岭回归系数。
数据处理不同：MASS:lm.ridge函数在进行岭回归之前会对数据进行标准化处理，即将每个特征的值减去均值并除以标准差。而手动计算时可能没有进行这样的数据处理，导致结果不同。
数值计算误差：岭回归的计算过程中涉及到矩阵运算，而计算机在进行浮点数运算时存在精度限制，可能会引入一定的数值计算误差，导致结果与手动计算不同。

总之，MASS:lm.ridge函数与手动计算的岭回归系数可能会有不同的原因包括正则化参数选择不同、数据处理不同以及数值计算误差等。对于岭回归分析，建议使用MASS:lm.ridge函数进行计算，以获得更准确的结果。

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相关搜索:H2O给出了与手动计算不同的R^2？HttpClient的PutAsync的行为与手动PUT请求不同(通过PostMan)Python cron作业返回与手动执行不同的输出 R预测生成的值与手动计算的值不同 stats.ttest_ind()与“手动”计算学生的独立t检验:不同的结果 VBA宏与手动筛选的结果不同 WLS的手动计算与R中lm()的输出不匹配不同的线性回归系数与统计模型和sklearn 为什么.CopyPicture返回的分辨率与手动复制图片的分辨率不同？为什么numpy的协方差与手动计算略有不同？

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