L1正則化

- ラッソ回帰とはラッソ回帰は、膨大な数の説明変数の中から、予測に本当に重要な変数を自動的に選び出すことができる、強力な回帰分析の手法です。 例えば、顧客の購買行動を予測する場合を考えてみましょう。年齢、性別、年収、居住地、趣味など、顧客に関する情報は多岐に渡り、これらの情報を変数として用いることができます。しかし、これらの変数の全てが、実際に購買行動に影響を与えているわけではありません。そこでラッソ回帰の出番です。ラッソ回帰は、影響力が小さい、つまり予測にあまり貢献しないと判断された変数の影響をゼロに抑え込むことで、本当に重要な変数だけを選び出すことができます。 このプロセスは、まるで不要な枝を剪定して、より見通しの良い、健康な木を育てることに似ています。ラッソ回帰によって、解釈しやすいシンプルなモデルを構築できるだけでなく、予測精度が向上するという利点もあります。そのため、顧客の購買行動予測だけでなく、病気のリスク予測や株価予測など、様々な分野で広く活用されています。

- 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。