当lambda = 0时,岭系数估计值与OLS(普通最小二乘法)估计值不匹配的原因是岭回归在lambda = 0时退化为普通最小二乘法,即岭回归不再具有正则化的效果。
岭回归是一种用于解决多重共线性问题的回归分析方法,通过加入一个正则化项(L2范数)来限制回归系数的大小,从而减小模型的过拟合风险。正则化项的系数lambda控制了正则化的强度,当lambda趋近于0时,正则化的效果逐渐减弱。
在lambda = 0时,岭回归不再对回归系数进行约束,与普通最小二乘法相同,因此岭系数估计值与OLS估计值完全一致。这是因为在lambda = 0时,岭回归不再对模型进行调整,不会对回归系数产生影响。
总结起来,当lambda = 0时,岭系数估计值与OLS估计值不匹配是因为岭回归退化为普通最小二乘法,不再具有正则化的效果。
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