Skip to content

Regressão Lasso vs Regressão Ridge em R - Explicado!

Updated on

No mundo das estatísticas, duas técnicas poderosas surgiram: a regressão Lasso e a regressão Ridge. Essas técnicas são amplamente utilizadas para criar modelos preditivos, especialmente ao lidar com multicolinearidade nos dados. O poder desses modelos, especialmente a regressão Lasso em R, é impressionante. Vamos explorar essas técnicas e destacar sua utilidade na análise de dados.

Quer criar visualização de dados rapidamente a partir do DataFrame do Python Pandas sem escrever código?

PyGWalker é uma biblioteca Python para Análise Exploratória de Dados com Visualização. PyGWalker (opens in a new tab) pode simplificar sua análise de dados e fluxo de trabalho de visualização de dados no Jupyter Notebook, transformando seu dataframe do Pandas (e dataframe do Polars) em uma interface de usuário estilo Tableau para exploração visual.

PyGWalker para visualização de dados (opens in a new tab)

O que é Regressão Lasso?

A regressão Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) é um modelo popular no campo da aprendizagem de máquina e estatísticas. Como um modelo conhecido por seleção de variáveis e regularização, a regressão Lasso se destaca na prevenção de overfitting e no gerenciamento de dados com alta dimensionalidade.

Aqui está um exemplo simples de implementação da regressão Lasso em R:

## Carregar pacote necessário
library(glmnet)
 
## Preparar os dados
x <- model.matrix(~., dados_treino)[,-1]  ## preditores
y <- dados_treino$Alvo  ## variável de resposta
 
## Ajustar o modelo Lasso
meu_lasso <- glmnet(x, y, alpha = 1)
 
## Verificar o modelo
print(meu_lasso)

O que é Regressão Ridge?

Por outro lado, temos a regressão Ridge, outra técnica robusta em estatísticas. A regressão Ridge é conhecida por sua capacidade de lidar com multicolinearidade, gerenciar o overfitting e reduzir a complexidade do modelo, encolhendo os coeficientes em direção a zero, mas sem eliminá-los completamente, ao contrário da regressão Lasso.

Aqui está um exemplo rápido da regressão Ridge em R:

## Carregar pacote necessário
library(glmnet)
 
## Preparar os dados
x <- model.matrix(~., dados_treino)[,-1]  ## preditores
y <- dados_treino$Alvo  ## variável de resposta
 
## Ajustar o modelo Ridge
modelo_ridge <- glmnet(x, y, alpha = 0)
 
## Verificar o modelo
print(modelo_ridge)

Regressão Lasso vs Regressão Ridge: As Diferenças Cruciais

A essência do debate entre Regressão Lasso e Regressão Ridge reside em como cada método aplica penalidades. Na fórmula da regressão Ridge, uma penalidade equivalente ao quadrado da magnitude dos coeficientes é aplicada, garantindo que sejam pequenos, porém diferentes de zero. Esse processo é conhecido como "regularização L2".

A regressão Lasso, por outro lado, aplica um termo de penalidade de valor absoluto, possivelmente reduzindo alguns coeficientes a zero, eliminando assim a característica correspondente do modelo. Esse método é conhecido como "regularização L1".

Enquanto a regressão Ridge compartilha semelhanças com a regressão linear, esta última não lida bem com multicolinearidade devido à ausência de um termo de penalidade. A regressão Ridge, ao introduzir um termo de penalidade, confere viés ao modelo, trocando variância por viés, resultando em um modelo mais robusto e estável.

Quando usar Regressão Ridge vs Regressão Lasso?

A diferença fundamental entre a regressão Ridge e a regressão Lasso está em como elas lidam com características irrelevantes. Se você suspeita que seu conjunto de dados contém características redundantes, então Lasso pode ser a escolha certa, pois ele realiza seleção de características. Por outro lado, se você acredita que todas as características contribuem para o resultado, a regressão Ridge pode ser melhor devido a sua tendência de manter todas as características.

No entanto, ambos os métodos não funcionam de forma ideal quando a multicolinearidade é grave. Eles também não são adequados para dados em que o número de preditores (p) é maior que o número de observações (n).

Regressão Lasso e Ridge em R

Em R, tanto a regressão Lasso quanto a regressão Ridge desempenham papéis importantes em estatísticas e aprendizado de máquina. Elas são ferramentas valiosas ao lidar com multicolinearidade, reduzir o overfitting e, no caso da regressão Lasso, realizar a seleção de características.

A aplicação da Regressão Lasso em estatísticas vai além da construção de modelos. É particularmente útil em cenários em que estamos lidando com dados de alta dimensionalidade, fornecendo soluções esparsas e, portanto, auxiliando na interpretabilidade.

Seja a Regressão Ridge ou a Regressão Lasso, a escolha depende do seu conjunto de dados específico e do problema que você está tentando resolver. Ao aprender a usar ambas as ferramentas em R, você pode expandir significativamente seu conjunto de ferramentas de ciência de dados e melhorar suas capacidades de modelagem preditiva. Com mais prática e experiência, você saberá quando usar a Regressão Lasso ou a Regressão Ridge com base na tarefa específica em questão.