L0正則化とは?過学習防止のための仕組みを解説
L0正則化の仕組みとは、特徴量の数を最小化して過学習を防ぐ手法です。これは、モデルが使用する特徴量の数にペナルティを課すことで機能します。ペナルティが大きいほど、モデルはより少ない特徴量を使用せざるを得なくなります。したがって、特徴量の数がより少なくなり、モデルはより一般化され、過学習しにくくなります。具体的には、L0正則化ではモデルのパラメータの総数にペナルティ項を加えます。このペナルティ項は、モデルが持つパラメータの数の絶対値に比例します。