ラッソ回帰は、たくさんの情報の中から本当に重要なものだけを選び出し、よりシンプルなモデルを作るための統計学の手法です。
機械学習でよく使われ、例えば病気の予測モデルを作る際に役立ちます。
ここではラッソ回帰とは何か？について解説いたします。
ラッソ回帰の概要
ラッソ回帰（Lasso Regression）は、回帰分析の一種であり、特に機械学習において特徴量選択や過学習の抑制に役立つ手法です。
「Lasso」という名前は、「Least Absolute Shrinkage and Selection Operator」の略です。
回帰分析は、データの関係性をモデル化する方法の一つですが、ラッソ回帰はモデルの複雑さを制御するためのペナルティを追加することで、モデルをよりシンプルかつ効果的にします。
ラッソ回帰の仕組み
ラッソ回帰は、回帰モデルに正則化項を追加することで、モデルが過剰にフィットするのを防ぎます。
この正則化項は、係数の絶対値の和に基づいており、これにより重要でない特徴量（変数）をゼロに設定することができます。
これにより、モデルがシンプルになり、解釈しやすくなります。
ラッソ回帰とリッジ回帰の違い
ラッソ回帰とよく比較される手法として、リッジ回帰（Ridge Regression）があります。
両者は正則化を行う点で似ていますが、異なる正則化方法を使用します。
- ラッソ回帰
正則化項としてL1ノルム（係数の絶対値の和）を使用し、重要でない特徴量をゼロにすることで特徴量選択を行います。 - リッジ回帰
正則化項としてL2ノルム（係数の二乗和）を使用し、特徴量をゼロにすることはありませんが、全体的に係数を小さくします。
ラッソ回帰は特徴量選択の能力を持ち、モデルをよりスパースにする（すなわち、ゼロになる係数が多くなる）一方で、リッジ回帰はすべての特徴量を使用し続けます。
ラッソ回帰の利点と課題
利点
- 特徴量選択：ラッソ回帰は自動的に重要な特徴量を選択し、不要な特徴量を削除します。
これにより、モデルがシンプルで解釈しやすくなります。 - 過学習の抑制：正則化項により、モデルがデータに過剰に適合するのを防ぎ、過学習を抑制します。
課題
- データのスケール：ラッソ回帰は、すべての特徴量が同じスケールでないと、うまく動作しない可能性があります。したがって、データのスケーリングが重要です。
- 多重共線性：多くの特徴量が相互に強く関連している場合、ラッソ回帰は安定した解を得にくいことがあります。
実用例
ラッソ回帰は、医療データ、マーケティングデータ、金融データなどのさまざまな分野で使用されます。
ある病気の予測モデルを構築する際に、多くの特徴量（年齢、性別、血圧、家族歴など）から重要なものだけを選び出し、モデルの精度を向上させることができます。
まとめ
ラッソ回帰は、正則化を通じて特徴量選択を行い、過学習を抑制するための強力な手法です。
リッジ回帰とは異なり、重要でない特徴量をゼロにすることでモデルをシンプルにし、解釈しやすくします。
適切に使用すれば、特に多くの特徴量を持つデータセットで効果を発揮します。
最後に、ラッソ回帰はデータをより深く理解するためのツールであり、正しい理解と適切な使用によって、より良い結果を導くことができます。
