LINEAR_RIDGE

El mandato LINEAR_RIDGE Extension está disponible en SPSS® Statistics Standard Edition.

LINEAR_RIDGE utiliza la clase Python sklearn.linear_model.Ridge para estimar L2 o modelos de regresión lineal regularizada por pérdida cuadrada para una variable dependiente en una o más variables independientes, e incluye modalidades opcionales para visualizar gráficos de rastreo y para seleccionar el valor de hiperparámetro alfa basado en la validación cruzada. Cuando se ajusta un único modelo o se utiliza la validación cruzada para seleccionar alfa, se puede utilizar una partición de datos reservados para estimar el rendimiento fuera de la muestra.

LINEAR_RIDGE dependent [BY factor list] [WITH covariate list] 
[/MODE {FIT**     }
       {TRACE     }
       {CROSSVALID}
[/ALPHA VALUES = {1**                                    }
                 {[value(s)] [value1 TO value2 BY value3]}]
        METRIC = {LINEAR**}
                 {LG10    }
[/CRITERIA INTERCEPT = {TRUE**} STANDARDIZE = {TRUE**} TIMER = {5**  } 
                       {FALSE }               {FALSE}          {value}       
              NFOLDS = {5    } STATE = {0    }
                       {value}         {value}
          TRACETABLE = {0**    }
                       {integer}
[/PARTITION {TRAINING = {70**   } HOLDOUT = {30**   }}]
                        {integer}           {integer}
            {VARIABLE = varname}
[/PRINT {BEST** }
        {COMPARE} 
        {VERBOSE}]
[/PLOT {MSE} {R2} {OBSERVED} {RESIDUAL}]
[/SAVE {PRED(varname)} {RESID(varname)}]

**Valor predeterminado si el subcomando o la palabra clave se omite.

Este mandato lee el conjunto de datos activo y provoca la ejecución de los mandatos pendientes. Consulte el tema "Orden de mandatos" para obtener más información.

La sintaxis para el comando de extensión LINEAR_RIDGE se puede generar desde el cuadro de diálogo Regresión de cresta lineal.

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