L1正則化とは
L1 REGULARIZATION
読み: エルイチセイソクカ
L1正則化とは、機械学習モデルの過学習を抑制するための正則化手法の一つである
読み: エルイチセイソクカ
機械学習モデルの過学習を抑制するための正則化手法の一つである。モデルの複雑さを罰することで、汎化性能の向上を目指す。Lasso回帰と呼ばれる手法で用いられることが多い。
かんたんに言うと
L1正則化は、モデルの複雑さを抑えて、予測がより正確になるようにするテクニックのこと。不要な変数を減らす効果もある。
L1正則化の仕組み
L1正則化では、モデルのパラメータ（重み）の絶対値の和を損失関数に加える。これにより、重要度の低いパラメータが0に近づきやすくなる。結果として、モデルはより単純になり、過学習のリスクを低減できる。この特徴から、L1正則化はスパースモデリングに適していると言える。
L2正則化との違い
L1正則化と並んでよく用いられる正則化手法にL2正則化がある。L2正則化は、パラメータの二乗和を損失関数に加える。L2正則化はパラメータを0に近づけるものの、完全に0にすることは少ない。一方、L1正則化はパラメータを0にするため、特徴選択の効果が期待できる。
L1正則化のメリットとデメリット
L1正則化のメリットは、モデルの解釈性を高められる点である。不要な特徴量を削減することで、重要な特徴量に絞り込むことができる。デメリットとしては、最適化が難しい場合があることが挙げられる。また、特徴量間に相関がある場合、選択される特徴量が安定しないことがある。
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