ee.Reducer.ridgeRegression

Crée un réducteur qui calcule une régression ridge avec numX variables indépendantes (sans inclure la constante) suivies de numY variables dépendantes. La régression Ridge est une forme de régularisation de Tikhonov qui réduit les coefficients de régression en imposant une pénalité sur leur taille. Avec cette implémentation de la régression ridge, il n'est PAS NÉCESSAIRE d'inclure une valeur constante pour le biais.

Le premier résultat est un tableau de coefficients avec des dimensions (numX + 1, numY). Chaque colonne contient les coefficients de la variable dépendante correspondante, ainsi que l'ordonnée à l'origine de la variable dépendante dans la dernière colonne. Les sorties supplémentaires sont un vecteur de la racine carrée moyenne des résidus de chaque variable dépendante et un vecteur de valeurs p pour chaque variable dépendante. Les sorties sont nulles si le système est sous-déterminé (par exemple, si le nombre d'entrées est inférieur à numX+1).

Utilisation	Renvoie
ee.Reducer.ridgeRegression(numX, numY, lambda)	Réducteur

Argument	Type	Détails
numX	Nombre entier	le nombre de variables indépendantes faisant l'objet d'une régression.
numY	Entier, valeur par défaut : 1	le nombre de variables dépendantes.
lambda	Flottant, valeur par défaut : 0,1	Paramètre de régularisation.