正則化とは？意味をわかりやすく簡単に解説

正則化 とは

正則化は、機械学習モデルが訓練データに対して過剰に適合する過学習を防ぐための重要なテクニックです。モデルの複雑さを調整し、未知のデータに対する汎化性能を高めることを目的としています。正則化を適切に適用することで、モデルは訓練データだけでなく、新しいデータに対しても高い予測精度を維持できます。

過学習は、モデルが訓練データに含まれるノイズや異常値まで学習してしまうことで発生します。その結果、訓練データに対する精度は高いものの、未知のデータに対する精度が著しく低下します。正則化は、モデルのパラメータに制約を加えることで、このような過学習を抑制し、より汎用的なモデルを構築するために用いられます。

正則化には、L1正則化、L2正則化、Elastic Netなど、さまざまな手法が存在します。これらの手法は、モデルの損失関数に正則化項を追加することで、パラメータの値を小さく抑え、モデルの複雑さを軽減します。どの正則化手法を選択するかは、データの特性やモデルの構造によって異なり、適切な選択が重要です。

正則化の種類と効果

「正則化の種類と効果」に関して、以下を解説していきます。

• L1正則化の特徴
• L2正則化の特徴

L1正則化の特徴

L1正則化は、モデルのパラメータの絶対値の和を損失関数に加えることで、不要な特徴量を削減する効果があります。この特徴により、モデルはより重要な特徴量に集中し、解釈性が向上します。L1正則化は、特に高次元データや特徴量が多い場合に有効です。

L1正則化は、パラメータの一部を完全に0にすることで、特徴選択を自動的に行います。これにより、モデルの複雑さを軽減し、過学習を防ぐことができます。また、L1正則化は、スパースなモデルを生成するため、メモリ使用量や計算コストを削減する効果も期待できます。

L2正則化の特徴

L2正則化は、モデルのパラメータの二乗和を損失関数に加えることで、パラメータの値を全体的に小さく抑える効果があります。これにより、モデルは訓練データに対する過剰な適合を防ぎ、汎化性能を高めることができます。L2正則化は、Ridge回帰とも呼ばれます。

L2正則化は、L1正則化とは異なり、パラメータを完全に0にすることはありません。その代わりに、すべてのパラメータを均等に小さくすることで、モデルの複雑さを軽減します。L2正則化は、多重共線性（特徴量間の相関が高い状態）がある場合に特に有効であり、モデルの安定性を向上させます。