スパース性

- ラッソ回帰とは ラッソ回帰は、統計学を用いて将来の出来事を予測するために使われる手法の一つです。膨大なデータの中から、未来に何が起こるかを予測する際に役立ちます。例えば、小売店における商品の売上予測や、日々変動する株価の予測などに活用されています。 ラッソ回帰は、従来の回帰分析に「正則化」と呼ばれる特別な仕組みを組み込んだものと考えることができます。回帰分析とは、過去のデータに基づいて、ある変数（例えば商品の価格）が別の変数（例えば商品の売上数）にどのように影響するかを分析する手法です。ラッソ回帰では、この回帰分析に正則化を加えることで、より精度の高い予測を可能にしています。 具体的には、ラッソ回帰は、予測にあまり影響を与えない変数の影響力を抑制する効果があります。例えば、商品の売上予測を行う際に、気温や降水量などの変数が考えられますが、これらの変数が売上に与える影響は、商品の価格や広告宣伝費に比べて小さいかもしれません。ラッソ回帰は、このような影響力の小さい変数の影響を抑制することで、より重要な変数（商品の価格や広告宣伝費など）の影響を際立たせ、予測精度を向上させています。 このように、ラッソ回帰は、複雑なデータの中から重要な要素を見抜き、未来を予測する強力なツールとして、様々な分野で活用されています。