ラッソ回帰

ラッソ回帰とは重回帰分析にL1正則化を用いた正則化手法です。

L1正則化とは、目的関数にパラメータ(重み)の絶対値の和(マンハッタン距離)を加えた正則化のことであり、他のデータと余りにも離れた一部のデータの重みを０にすることで、スパース性を高める役割があります。しかしながら、微分可能ではないので、解析的に解けないという欠点もあります。

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クイズ

正則化手法の一つであるラッソ回帰について述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。

1. 加える正則化項はパラメータ(重み)の二乗和である。
2.他のデータとかけ離れているデータの重みを0にする(または0に近づける)手法である。
3.この手法によって過学習を抑制できる。
4.重回帰分析にL2正則化を用いた正則化手法である。

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ラッソ回帰は重回帰分析にL1正則化を用いた正則化手法です。L1正則化はパラメータの絶対値の和(マンハッタン距離)を加えた正則化で、これによって不必要なデータの重みを0にします。よって次元圧縮が可能となります。
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