中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
Lasso回帰と重回帰の違いを徹底解説！特徴量選択と正則化の秘密を中学生にもわかる言葉で解説
機械学習の世界で回帰分析はデータの関係を数値で予測する基本的な方法です。
この中には2つの代表的な手法があり、名前は似ていても役割は異なります。
まず「重回帰」は、複数の特徴量を使い、ある値を予測します。特徴量が増えると表現力は上がりますが、同時に問題も増えます。特に特徴量同士が強く関係していると、係数の推定が不安定になり、モデルが過学習してしまうリスクが高まります。そこで現れるのが正則化という考え方です。
次に「Lasso回帰」です。LassoはL1正則化を用いて、不要な変数の係数を0にしてしまう性質があります。これによりモデルはシンプルになり、どの変数が予測に影響を与えているかが見やすくなります。
ただし係数を強く0にしてしまうと、データの微妙な変化を見逃す可能性もあります。
結局のところ、重回帰は「全ての特徴量を使い、できるだけ正確さを追求する」一方、Lasso回帰は「重要な特徴量を絞り込みつつ過学習を防ぐ」役割を持つ、補完的な関係にあると理解すると分かりやすいです。
この違いを知ると、データの性質に合わせてどちらを使うべきか判断しやすくなります。
二つの特徴と使い分けのポイント
この節では、両者の特徴を比べつつ、実務での使い分けの基本を解説します。
データ量が多く、重要な変数が少ない場合にはLassoは特に有効です。変数を絞り込む力があるため、解釈もしやすく、予測に必要な情報だけを残せます。
逆に変量の全体的な影響を丁寧に知りたい場合は重回帰が適しています。データが少ない状況では、過学習を避けるため正則化の強さを調整することが重要です。
Lassoの正則化パラメータを変えると、選ばれる変数が変わることを観察しましょう。実務では交差検証を使って最適な強さを探します。係数の符号や大きさにも注目すると、データの世界像が見えてきます。
表や数値を使って比べると、さらに理解が深まります。
koneta: ある日の放課後、機械学習部の友達とLassoの話をしていた。データが多くても、重要な変数だけを拾い出せるL1正則化は、まるで片付け上手の友だちが机の上を整理してくれるような感じだった。私たちは『係数が0になるって、本当にその変数はいらないってこと？』と笑いながらも、実験データを少しずつ変えて検証を繰り返した。結果として、Lassoは説明力と単純さのバランスを取る良い道具だと分かった。
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