ラッソ回帰とは

まず押さえる結論

ラッソ回帰は、G検定の「大項目4 ディープラーニングの概要」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

具体例から判断の境界を固める

ラッソ回帰を、役割と隣接概念の境界から捉える

線形回帰の損失に、係数の絶対値の和（L1ノルム）へのペナルティを加える手法。係数を厳密に0にできるため、0でない係数が少ないスパースな解になり、解が依存する特徴量の数を実質的に減らせる。L1正則化を適用した線形回帰にあたる。 試験では名称だけでなく、処理の対象、目的、使う段階を別概念と入れ替えた選択肢が出るため、定義の主語と動作を分けて確認します。

問題文で見る箇所

係数の絶対値の和（L1ノルム）へのペナルティで、係数を厳密に0にしてスパースな解を得る線形回帰かを確認します。

隣接概念との境界

ラッソ回帰は絶対値の和のペナルティで係数を0にでき、リッジ回帰は二乗和のペナルティで係数を縮小するが0にはしにくい手法です。

誤答しやすい選択肢

• ×二乗和のペナルティで係数を縮小するだけの手法をラッソ回帰と呼ぶ。定義の主語と処理対象を確認します。
• ×ラッソ回帰の目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
• ×ラッソ回帰を使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。

4段階の判断手順

1. 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
2. 02定義の中心となる対象と動作がラッソ回帰に一致するか確認する。
3. 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
4. 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。

到達条件: ラッソ回帰を一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。

試験での問われ方

誤答しやすいポイント

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