リッジ回帰とは

まず押さえる結論

リッジ回帰は、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

リッジ回帰を、役割と隣接概念の境界から捉える

線形回帰の損失に、係数の二乗和（L2ノルム）へのペナルティを加えて係数の大きさを抑える手法。ペナルティの強さを決めるαが大きいほど係数は強く縮小され、共線性（説明変数どうしの強い相関）に対して頑健になる。L2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

係数の二乗和（L2ノルム）へのペナルティで係数を縮小する線形回帰か、係数を0にしてスパースにする線形回帰かを確認します。

隣接概念との境界

リッジ回帰は二乗和のペナルティで係数を全体的に縮小し、ラッソ回帰は絶対値の和のペナルティで係数を厳密に0にして特徴量を減らせます。

誤答しやすい選択肢

• ×係数を厳密に0にして特徴量選択を兼ねる手法をリッジ回帰と呼ぶ。定義の主語と処理対象を確認します。
• ×リッジ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。
• ×リッジ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リッジ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: リッジ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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