機械学習の分野で「ラッソ（Lasso）回帰」という言葉を耳にしたことはありますか？ ラッソ回帰は、たくさんの情報（特徴量）の中から、予測に本当に必要な情報だけを自動的に選び出すことができる、非常に強力な統計学の手法です。 この機能により、モデルがシンプルになり、何が結果に影響を与えているのかが分かりやすくなります。
この記事では、ラッソ回帰の基本的な仕組みから、よく比較されるリッジ回帰との違い、そして最先端技術であるディープラーニングとどのように関わっているのかまで、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。
ラッソ回帰の基本的な仕組み：L1正則化
ラッソ回帰の最大の特徴は「L1正則化」という仕組みを使っている点です。 「正則化」とは、モデルが訓練データに過剰に適合してしまう「過学習」を防ぐためのテクニックです。
ラッソ回帰では、モデルを構築する際に、各特徴量の影響度を示す「係数」に対してペナルティを課します。L1正則化のペナルティは、係数の絶対値の合計で計算されます。 このペナルティを最小化しようとすると、予測にあまり重要でない特徴量の係数が完全にゼロになります。
係数がゼロになるということは、その特徴量が予測モデルから完全に取り除かれることを意味します。 これが、ラッソ回帰が「特徴量選択」を自動的に行うことができる理由です。 たくさんの候補の中から、本当に意味のある情報だけを残して、スッキリと整理してくれるイメージです。
ラッソ回帰とディープラーニングの関係
では、ラッソ回帰はディープラーニングとどのような関係があるのでしょうか。
ディープラーニングも、モデルが非常に複雑になるため「過学習」が大きな課題となります。 ニューラルネットワークが訓練データに慣れすぎてしまい、新しい未知のデータに対してうまく予測できなくなってしまう現象です。
ここで、ラッソ回帰の根幹技術である「L1正則化」が活躍します。ディープラーニングのモデルにおいて、L1正則化を適用することで、ニューラルネットワーク内の不要な接続（重み）をゼロにすることができます。 これにより、ネットワークがより疎（スパース）になり、モデルが単純化され、過学習を抑制する効果が期待できます。
つまり、ディープラーニングの分野では、ラッソ回帰という手法そのものを直接使うというよりは、その中核にある「L1正則化」の考え方を応用して、モデルの過学習を防ぎ、性能を向上させているのです。
【比較表】ラッソ回帰 vs リッジ回帰
ラッソ回帰としばしば比較されるのが「リッジ（Ridge）回帰」です。リッジ回帰は「L2正則化」という手法を使います。 両者の違いを理解することで、ラッソ回帰の特性がより明確になります。
| 項目 | ラッソ回帰 (Lasso) | リッジ回帰 (Ridge) |
|---|---|---|
| 正則化手法 | L1正則化 (係数の絶対値の和) | L2正則化 (係数の二乗和) |
| 係数の挙動 | 不要な特徴量の係数が完全に0になることがある | 係数が0に近づくが、完全には0にならない |
| 特徴量選択 | できる (モデルがスパースになる) | できない (全ての特徴量を使用する) |
| 主な目的 | 特徴量選択とモデルの解釈性向上 | 多重共線性（特徴量同士の相関が高い問題）への対処とモデルの安定化 |
Python (scikit-learn) での実装例
Pythonの機械学習ライブラリである`scikit-learn`を使えば、ラッソ回帰を簡単に実装できます。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# サンプルデータの生成
X = np.random.rand(100, 10) # 100サンプル, 10特徴量
y = np.random.rand(100) * 10
# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# ラッソ回帰モデルの初期化と学習
# alphaは正則化の強さを決めるハイパーパラメータ。大きいほど係数が0になりやすい。
lasso_model = Lasso(alpha=0.1)
lasso_model.fit(X_train, y_train)
# 学習済みモデルの係数を確認
print("係数 (coefficients):")
print(lasso_model.coef_)
# いくつかの係数が0になっていることがわかる
# テストデータで予測
y_pred = lasso_model.predict(X_test)
# モデルの評価
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"\n平均二乗誤差 (MSE): {mse}") このコードでは、`Lasso`クラスをインスタンス化し、`fit`メソッドでモデルを学習させます。`alpha`というパラメータがL1正則化の強さを制御します。 `alpha`を大きくすると、より多くの特徴量の係数が0になり、モデルはよりシンプルになります。
まとめ
ラッソ回帰は、単なる予測モデルではなく、データの中に隠された重要な情報を見つけ出すための強力なツールです。
- 特徴: L1正則化を使い、不要な特徴量の係数を自動的に0にします。
- メリット: モデルがシンプルで解釈しやすくなり、過学習を防ぎます。
- ディープラーニングとの関連: ラッソ回帰の核であるL1正則化の技術が、ディープラーニングモデルの過学習防止に応用されています。
データの次元が増え続ける現代において、ラッソ回帰とその背景にあるL1正則化の考え方は、データサイエンスや機械学習の分野でますます重要になっていくでしょう。