Pros de: regresión de cresta
La regresión de cresta evita estos problemas.
Una ventaja importante de la cresta La regresión es que todavía funciona bien, en comparación con el método de mínimos cuadrados ordinarios en una situación en la que tiene una gran cantidad de datos multivariados con un número de predictores (p) mayor que el número de observaciones (n).
Contras de: regresión de cresta
Desventajas.
En primer lugar, la regresión de cresta incluye todos los predictores en el modelo final, a diferencia de los métodos de regresión escalonada que generalmente seleccionarán modelos que involucran un conjunto reducido de variables.
En primer lugar, la regresión de cresta incluye todos los predictores en el modelo final, a diferencia de los métodos de regresión escalonada que generalmente seleccionarán modelos que involucran un conjunto reducido de variables.