次元圧縮

機械学習の模型を作る際には、学習に使った情報に模型が過剰に適応してしまう「過学習」を防ぐことが肝要です。過学習とは、訓練データの細かな特徴や雑音までも学習してしまい、新しいデータに対してうまく対応できなくなる現象です。例えるなら、特定の教科書の内容を丸暗記した生徒は、教科書に載っていない似た問題が出題されると解けなくなる、といった状態です。過学習が起きると、模型は見慣れないデータに対して正確な予測ができなくなり、実用性が損なわれてしまいます。 この過学習を防ぐための有効な手段の一つに「正則化」と呼ばれる技法があります。正則化の中でも、L1正則化は特に強力な手法として知られています。L1正則化は、模型の複雑さを抑えることで過学習を抑制します。模型の複雑さとは、簡単に言えば模型が持つパラメータの多さや、その値の大きさです。L1正則化は、パラメータの値をなるべく小さくするように働きかけ、不要なパラメータを事実上ゼロにすることで、模型を単純化します。 例えるなら、たくさんの部品を組み合わせて複雑な機械を作ったとします。部品が多ければ多いほど、その機械は特定の作業に特化しやすくなりますが、少し違う作業をさせようとすると上手く動作しないかもしれません。L1正則化は、この機械の部品数を減らし、より汎用的な機械にすることに相当します。部品数が減ることで、特定の作業への最適化は弱まりますが、様々な作業に対応できるようになります。 L1正則化によって模型が単純化されると、訓練データの些細な特徴に惑わされにくくなり、結果として未知のデータに対してもより正確な予測ができるようになります。つまり、L1正則化は、模型の汎化性能を高めるための重要な手法と言えるでしょう。 このように、過学習を防ぎ、より汎用性の高い機械学習模型を構築するためには、L1正則化が有効な手段となります。