R语言岭回归系数缺点

岭回归是一种常用的线性回归方法，它通过加入一个正则化项来解决多重共线性问题。尽管岭回归有其优势，但也存在一些缺点。其中一些缺点包括：

1. 参数选择的困难：岭回归需要选择一个合适的正则化参数(lambda)，这个参数的选择并不是一件容易的事情。不同的参数值可能会导致不同的结果，因此需要进行交叉验证或其他模型选择方法来选择最优的参数值。

2. 可解释性的降低：由于岭回归引入了正则化项，它会对原始特征的系数进行缩减，从而降低了模型的可解释性。在一些情况下，我们可能更关心特征的具体系数，而岭回归对系数进行了压缩，使得解释模型变得困难。

3. 特征选择的困难：岭回归并不能自动进行特征选择，它只是通过缩减系数的大小来减少参数个数。这意味着在应用岭回归时，我们需要在模型中包含所有可能的特征，并依赖于正则化来减少特征的影响，而不是直接选择重要的特征。