機械学習に関する用語 ラッソ回帰とは？ スパース性高い正則化手法
-ラッソ回帰の概要-
ラッソ回帰（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）は、スパース性（希疎性）の高い正則化手法です。正則化とは、過適合を防ぐためにモデルの複雑性を制御する手法です。ラッソ回帰では、損失関数にL1正則化項を加えることで、係数の縮小と変数の選択を行います。L1正則化は係数に絶対値のペナルティを課すため、係数の値が小さくなり、場合によっては0になり変数が選択されます。
このスパース化により、ラッソ回帰は以下のような利点をもたらします。
* -変数選択- 重要な変数のみを選択し、冗長な変数を排除します。
* -モデルの解釈可能性- 係数が0になった変数はモデルに影響しないため、モデルの解釈が容易になります。
* -予測精度向上- 過適合を防ぐことで、未知のデータに対する予測精度が向上します。
