Thực hành so sánh Ridge, Lasso và PCR trong Stata A practical comparison of Ridge, Lasso, and PCR in Stata Ba công cụ, một mục tiêu Trong các bài học trước, chúng ta đã lần lượt trang bị cho mình ba công cụ tiên tiến để giải quyết bài toán dự báo với nhiều biến: Hồi quy Ridge, Hồi quy Lasso, và Hồi quy thành phần chính (PCR). Mỗi công cụ có một triết lý riêng: Ridge “thuần hóa” tất cả các hệ số, Lasso vừa “thuần hóa” vừa “tỉa cành” để loại bỏ các biến không cần thiết, còn PCR thì “chắt lọc” thông tin từ hàng trăm biến thành một vài siêu biến. Mặc dù cách tiếp cận khác nhau, chúng đều có chung một mục tiêu cuối cùng: tối thiểu hóa sai số dự báo ngoại mẫu (MSPE) và tạo ra các mô hình dự báo đáng tin cậy hơn OLS. Bây giờ là lúc chuyển từ lý thuyết sang thực chiến. Trong bài học này, chúng ta sẽ thực hiện một quy trình phân tích …