꿈라CBT릿지 회귀에서 규제 강도 \(\lambda\)를 0에서부터 점점 크게 키울 때 나타나는 변화로 가장 적절한 것은?
- 1\(\lambda\)가 커질수록 회귀계수의 분산은 커지고 편향은 오히려 작아진다.
- 2\(\lambda\)가 커질수록 훈련오차와 검증오차가 모두 단조 감소한다.
- 3\(\lambda = 0\)이면 최소제곱과 같고, \(\lambda\)가 커지면 분산은 줄고 편향이 커진다.
- 4릿지 회귀는 \(\lambda\) 값과 관계없이 언제나 최소제곱보다 훈련오차가 더 작아진다.