過学習対策のAI用語一覧

L1正則化

L1正則化とは、機械学習モデルの過学習を防ぐために、モデルの重みの絶対値の和をペナルティとして損失関数に加える手法です。不要な特徴量の重みを完全にゼロにする性質を持つため、重要な変数のみを残す特徴量選択の効果も得られます。モデルの軽量化や解釈性の向上を図る場面で広く活用されています。