機械学習 ラッソ回帰で予測モデルをシンプルに
- ラッソ回帰とはラッソ回帰は、膨大なデータの中から未来を予測する際に、複雑なモデルを簡素化し、理解しやすく扱いやすいモデルを構築する統計的手法です。例えば、商品の売上予測を行う際に、気温、湿度、曜日、広告費など、様々な要因が考えられます。これらの要因をすべて考慮した複雑なモデルは、一見正確に思えますが、実際には過剰にデータに適合してしまい、新しいデータに対する予測精度が低下してしまう可能性があります。 これを「過学習」と呼びます。ラッソ回帰は、このような過学習を防ぐために、重要度の低い要因の影響を抑制し、モデルを簡素化します。 具体的には、モデル内の各要因に対応する係数（パラメータ）の多くをゼロに近づけることで、影響を小さくします。この「係数をゼロに近づける」という作業は、まるで不要な枝を剪定して木を美しく整えるように、モデルをシンプルにします。そのため、ラッソ回帰は英語で「投げ縄」を意味する「ラッソ」という名前が付けられています。ラッソ回帰を用いることで、予測精度を維持しながら、モデルの解釈性を向上させることができます。 これにより、どの要因が予測に大きく影響しているのかを把握しやすくなり、意思決定に役立てることができます。
