L1・L2正則化

「正則化は、大きくなりすぎた重みを抑えて過学習を防ぐ。重みをゼロにするのがL1（ラッソ回帰）、全部小さくするのがL2（リッジ回帰）」　4ページ　2026-11-02

お店の売上をAIに予測させるのに項目を100個入れたら、去年の分は当たるのに来月は外れる。Aiが教えるのは、項目ごとの効き具合＝重みが大きくなりすぎるのを抑える正則化。抑え方は2つで、重みをゼロにして効かない項目を使わないのがL1正則化（ラッソ回帰）、重みを全部小さくしてどの項目も少しずつ使うのがL2正則化（リッジ回帰）。出張の荷物でいえば、持っていかない物を決めるのがL1、全部を少しずつ減らすのがL2。どれが効くか分からないときはL1で、効かない項目の重みがゼロになるので残った項目だけ見ればいい。抑える強さは人が試して決め、強すぎると去年の分まで外す未学習になる。ひっかけは「ラッソ＝L1、リッジ＝L2の入れ替え」「L2は重みが小さくなるだけでゼロにはならない」「強いほどよいは誤り」。全4ページ。