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Lassoの方法の解説 - 井出草平の研究ノート
Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)は、線形回帰モデルに対してペナルティを課す... Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)は、線形回帰モデルに対してペナルティを課すことで、変数選択と回帰係数の推定を同時に行う手法。 特徴 変数選択: 重要でない変数の係数をゼロにすることができるため、変数選択機能を持っている。 収縮: ペナルティにより、回帰係数が収縮され、モデルの複雑さを抑える。 クロスバリデーション: 最適なペナルティパラメータλを選択するためにクロスバリデーションを用いることがある。 L1正則化 L1正則化は、回帰分析におけるペナルティ項の一種であり、モデルの複雑さを制御するために使われる。具体的には、回帰係数の絶対値の和にペナルティを課すことで、係数を小さくし、不要な変数を排除する効果がある。 目的関数 Lasso回帰では、通常の線形回帰の目的関数にL1正則化項を追加する。標準的な線形回帰の目的