Ridge- und Lasso-Regression in Excel: Einfache Regularisierung erklärt

Ridge- und Lasso-Regression werden oft als kompliziertere Varianten der linearen Regression angesehen. In Wirklichkeit bleibt das zugrunde liegende Vorhersagemodell exakt gleich – nur ändert sich das Trainingsziel. Durch das Hinzufügen einer Strafterm für die Koeffizienten zwingt die Regularisierung das Modell, stabilere Lösungen zu wählen, besonders wenn die Merkmale stark korreliert sind.

Die schrittweise Umsetzung von Ridge und Lasso in Excel macht diese Idee anschaulich: Regularisierung fügt keine zusätzliche Komplexität hinzu, sondern legt lediglich Präferenzen fest. So wird deutlich, dass die Technik nicht die Modellstruktur verändert, sondern die Auswahl der Parameter optimiert.

Der Beitrag „The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 13: LASSO and Ridge Regression in Excel“ zeigt, wie man diese Konzepte praktisch umsetzt und die Vorteile der Regularisierung in einer vertrauten Tabellenkalkulationsumgebung demonstriert.