ラッソ回帰

ラッソ回帰とは、線形回帰に L1 正則化を組み合わせた手法です。

不要な特徴量の重みがゼロになるため、たくさんある説明変数の中から本当に効いているものだけが自動的に残ります。数百の変数があっても、予測に効く十数個まで絞り込まれるといった形になります。

結果として式がシンプルになり、どの要因が結果に効いているのかを人が読み取りやすいモデルになります。