Lasso回帰とは？
意味・定義
Lasso回帰は、回帰分析の一種で、特に多くの説明変数（特徴量）を持つデータに対して使用されます。この手法は、モデルの複雑さを制御するために、特定の説明変数の係数を0にすることができるのが特徴です。これにより、重要な変数を選択し、過学習を防ぐことが可能になります。Lassoは「Least Absolute Shrinkage and Selection Operator」の略で、回帰係数の絶対値の合計を最小化することで、変数選択と正則化を同時に行います。
目的・背景
Lasso回帰は、データが非常に多くの特徴量を持つ場合に、モデルの解釈性を向上させ、計算の効率を高めるために開発されました。従来の回帰手法では、すべての説明変数を考慮するため、モデルが複雑になりがちで、過学習のリスクが高まります。Lasso回帰は、重要な変数を選び出し、不要な変数を排除することで、モデルをシンプルに保ちつつ、精度を維持する役割を果たします。このようにして、業務におけるデータ分析をより効果的に行うことができるのです。
使い方・具体例
- 売上予測モデルを構築する際に、商品の特性や過去の販売データを用いてLasso回帰を実施し、重要な要因を特定する。
- マーケティングキャンペーンの効果を分析するために、多数の施策データを使用し、Lasso回帰で影響の大きい施策を選び出す。
- 医療データの解析において、患者の特徴を基に治療効果を予測する際に、Lasso回帰を用いて重要な健康指標を抽出する。
- 自然言語処理のタスクにおいて、文書分類のために特徴量を選択する際に、Lasso回帰を利用して関連性の高い単語を特定する。
- クレジットスコアリングにおいて、顧客の属性データを基にLasso回帰を行い、信用リスクの高い顧客を特定する。
関連用語
まとめ
- Lasso回帰は、説明変数の選択とモデルの正則化を行う回帰手法である。
- 過学習を防ぎつつ、重要な変数を特定するために用いられる。
- 売上予測やマーケティング分析など、さまざまな業務で活用されている。
現場メモ
Lasso回帰を導入する際には、適切な正則化パラメータの選定が重要です。パラメータが大きすぎると重要な変数まで排除されてしまい、小さすぎると過学習を招く可能性があります。また、データの前処理にも注意が必要で、スケーリングや欠損値処理が不十分だと、モデルの性能に影響を及ぼします。