アルゴリズム ラッソ回帰でスッキリ予測モデル
- ラッソ回帰とは
近年の情報化社会において、膨大なデータが日々蓄積されています。このビッグデータの中から有益な情報を抽出し、未来予測に役立てようとする試みが盛んに行われていますが、そのための手法の一つとして注目されているのがラッソ回帰です。
ラッソ回帰は、大量のデータの中から、未来予測に本当に役立つ要素（説明変数）を見つけ出すための統計的な手法です。例えば、商品の売上予測を行う際に、気温、湿度、曜日、広告費、競合商品の価格など、様々な要素が考えられます。これらの要素をすべて考慮して複雑な予測モデルを作れば、一見すると予測精度が高まったように思えるかもしれません。しかし、実際には関係性の薄い要素まで含めてしまうことで、予測モデルが複雑化しすぎてしまい、かえって予測精度が低下してしまうことがあります。これは「過剰適合」と呼ばれる現象です。
ラッソ回帰は、この過剰適合を防ぐために、本当に重要な要素だけを選び出し、シンプルながらも精度の高い予測モデルを構築します。具体的には、不要な要素の影響をゼロに抑え込むことで、予測に役立つ要素だけを残す仕組みを持っています。
このように、ラッソ回帰は、複雑な現象を紐解き、未来予測の精度向上に貢献する強力なツールと言えるでしょう。