正則化項（LASSO）を理解する - Qiita
$d=2$ の場合、$a_1+a_2\le r$なので、$a_1,a_2$の取り得る値は四角の範囲内に制限される。 最小二乗解が赤線で求められる場合、$a_2=0$となり、次元が一つ減ることになる。 ＊$L_2$正則化の場合、制約条件は $||a||^2\le r $ なので、取り得る値は円形の範囲に制限される。 ＊L2正則化とは違い、L1正則化では|w|がｗ＝０で微分できない。 L2正則化のように簡単に計算できず、数値的に求める必要がある。 １．求めてみる ここでは、数学的な証明は割愛し、L1正則化の効果の確認に焦点を当てる。 なんで、可能な限りscikit-learnのライブラリを使用した。 データセットは、diabetes（糖尿病患者の検査数値と 1 年後の疾患進行状況）を使用。 from sklearn.datasets import load_diabetes from skle
Lasso
Lasso# class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, *, fit_intercept=True, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic')[source]# Linear Model trained with L1 prior as regularizer (aka the Lasso). The optimization objective for Lasso is: Technically the Lasso model is optimizing the same objective function as the E
ラッソ回帰 - Wikipedia
この項目「ラッソ回帰」は翻訳されたばかりのものです。不自然あるいは曖昧な表現などが含まれる可能性があり、このままでは読みづらいかもしれません。（原文：英語版 Lasso (statistics)） 修正、加筆に協力し、現在の表現をより自然な表現にして下さる方を求めています。ノートページや履歴も参照してください。（2020年6月） 原文と比べた結果、この記事には多数の（または内容の大部分に影響ある）誤訳があることが判明しています。情報の利用には注意してください。正確な表現に改訳できる方を求めています。 ラッソ回帰（ラッソかいき、least absolute shrinkage and selection operator、Lasso、LASSO）は、変数選択と正則化の両方を実行し、生成する統計モデルの予測精度と解釈可能性を向上させる回帰分析手法。1986年に地球物理学の文献で最初に導入され[
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GitHub - lasso-js/lasso: Advanced JavaScript module bundler, asset pipeline and optimizer
