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…