ee.Reducer.ridgeRegression

Crea un reductor que calcula una regresión de cresta con numX variables independientes (sin incluir la constante) seguida de numY variables dependientes. La regresión Ridge es una forma de regularización de Tikhonov que reduce los coeficientes de regresión imponiendo una penalización en su tamaño. Con esta implementación de la regresión ridge, NO ES NECESARIO incluir un valor constante para el sesgo.

El primer resultado es un array de coeficientes con dimensiones (numX + 1, numY); cada columna contiene los coeficientes de la variable dependiente correspondiente más la intersección de la variable dependiente en la última columna. Las salidas adicionales son un vector de la raíz cuadrada media de los residuos de cada variable dependiente y un vector de valores p para cada variable dependiente. Las salidas son nulas si el sistema está subdeterminado, p.ej., la cantidad de entradas es menor que numX + 1.

Uso	Muestra
ee.Reducer.ridgeRegression(numX, numY, lambda)	Reductor

Argumento	Tipo	Detalles
numX	Número entero	Es la cantidad de variables independientes que se regresan.
numY	Número entero, valor predeterminado: 1	es la cantidad de variables dependientes.
lambda	Número de punto flotante, valor predeterminado: 0.1	Es el parámetro de regularización.