「Pythonで完全に理解するElasticNet回帰」

「エラスティックネット回帰をPythonで完全に理解しよう」

機械学習における正則化手法

シンプルに言えば、エラスティックネット回帰は、リッジ回帰とラッソ回帰の特性を組み合わせて、機械学習回帰モデルを正則化するための手法です。

エラスティックネット回帰はどこで使用されるのでしょうか？

1. リッジ品質による過学習の問題を克服するのに役立ちます。
2. データの多重共線性の問題に対処します。
3. ラッソ品質によるデータの特徴量削減に役立ちます。

エラスティックネットを学ぶ前に、主要なアルゴリズムの概念を再確認する必要があります。バイアス-バリアンスのトレードオフにより、オーバーフィットの問題を軽減するために、バギング、ブースティング、そして正則化などの手法を使用することができます。

オーバーフィット：モデルは訓練データではうまくいくが、テストデータではうまくいかないこと。線形回帰の場合、傾き(m)の値（y = mx + b中の傾き）が非常に高くなります。

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正則化に関する2つの概念：

1. リッジ回帰またはL2正則化：回帰モデルにおける過学習の問題を克服または軽減するために使用されます。バイアスの値が増加し、同時に分散が減少し、モデルを一般化します。

線形回帰の損失関数は以下の通りです：

L = sum(Yi — Yi_hat)²

ここで、L = 損失関数、Yi = 実際の予測値、Yi_hat = モデルの予測値です。

リッジ回帰では、損失関数に追加の項を加えることで、過学習を最小化するための傾きの値を補正します。

損失関数は以下のようになります：

L = sum(Yi — Yi_hat)² + lambda(w²)

ここで、

lambda = ペナルティ項（任意の定数を選択できます）、W = 特徴量の係数

2. ラッソ回帰またはL1正則化：過学習の問題を克服または軽減するために使用され、モデルにとって重要でない特徴量を削減するのにも使用されます。

損失関数は以下のようになります：

L = sum(Yi — Yi_hat)² + lambda(|w|)

ここで、

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