変数選択

ラッソ回帰は、統計学と機械学習で用いられる、予測模型を作るための手法です。与えられた資料を基に、予測したい変数と、それを説明する変数の関係性を明らかにします。しかし、単純に資料に合わせるだけでなく、模型の複雑さを抑え、過剰学習を防ぐ役割もあります。過剰学習とは、模型が訓練用の資料に過剰に適合し、未知の資料に対する予測能力が下がる現象を指します。ラッソ回帰は、正則化という手法で模型の複雑さを制御し、汎用性を高めます。具体的には、変数の影響度を示す係数にペナルティを課すことで、不要な変数の影響を小さくし、より簡素で理解しやすい模型を構築します。予測の正確さと模型の解釈しやすさの両方を重視する場面で役立ち、多数の説明変数の中から重要な変数を選びたい場合に効果を発揮します。