Sức mạnh của sự tối giản – các ước lượng co cụm (lasso, ridge, elastic net) The power of simplicity – shrinkage estimators (lasso, ridge, elastic net) Giới thiệu về hồi quy chính quy hóa Ở bài học trước, chúng ta đã thấy rõ một trong những thách thức lớn nhất trong việc xây dựng mô hình dự báo: làm thế nào để lựa chọn được một tập hợp biến giải thích tối ưu? Việc thêm quá nhiều biến, dù không liên quan, có thể dẫn đến hiện tượng (overfitting), trong khi việc loại bỏ các biến quan trọng có thể làm giảm độ chính xác của mô hình. Theo cách truyền thống, việc lựa chọn biến thường là một quá trình thủ công, tốn nhiều thời gian và phụ thuộc vào kinh nghiệm của nhà nghiên cứu. Vậy có cách nào để tự động hóa và tối ưu hóa quá trình này không? Câu trả lời là có, và đó chính là sức mạnh của các **ước lượng co cụm** (shrinkage estimators), hay còn gọi là **hồi quy …