ラッソ回帰とリッジ回帰の違いを完全解説！初心者が押さえるべきポイントと使い分けのコツ

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ラッソ回帰とリッジ回帰の違いを理解する基本

機械学習の現場で回帰分析を行うとき、よく耳にするのが「ラッソ回帰」と「リッジ回帰」です。名前だけ聞くと似ているように感じますが、実際には「違い」がはっきりと存在します。

この2つはどちらもモデルの重みを調整する正則化という技法を使いますが、重みの扱い方が違います。

まず前提として、回帰分析は入力データの特徴量 X と出力 y との関係を近似する数式を作る作業です。特徴量が多すぎたり、特徴量同士が強く関連していると、モデルは過学習してしまい新しいデータでの予測が悪くなります。正則化はこの「過学習」を防ぐための制約を追加することで、学習を安定させる役割を果たします。

正則化の強さを決めるパラメータはモデルごとに異なります。ラッソ回帰とリッジ回帰は、同じ目的を持ちながら、適用する形が違うのです。

まずラッソ回帰は「L1正則化」という形をとり、回帰式のパラメータの絶対値の和を制限します。これにより、いくつかの重みが0になることが多くなり、実質的に使われていない特徴量を“自動で選択”してくれます。この性質を使えば、モデルを解釈しやすくし、特徴量が多いデータでも重要なものだけを残すことができます。一方リッジ回帰は「L2正則化」という形を取り、重みの二乗和を制限します。重みを0にはしにくく、わずかに抑えることで全ての特徴量を使ったまま、過学習を抑制します。

この違いは、特にデータの性質がどういうものか、特徴量の数と相関の程度がどうかによって、結果として現れてきます。

さらに、ラッソ回帰は特徴量を“選択”する性質が強く、リッジ回帰は重みを“抑える”性質が強いという点にも注意してください。データが高次元で特徴量が多く、しかも一部の指標が重要かどうかが見えにくい場合、ラッソの特徴量選択は有力な武器になります。逆に、特徴量に対して全体的な影響を見たいときにはリッジの方が安定します。

データが高次元で特徴量が多く、しかも一部の特徴が本当に役立つのかが見えづらい場合、ラッソ回帰の“特徴量選択効果”が強力です。たとえば医療データやマーケティングデータのように、数千の特徴量の中から本当に意味のある指標だけを使いたいときに役立ちます。逆に、特徴量同士の関係が強く、すべての指標に多少の情報価値があると感じられる場合は、リッジ回帰の方が安定して高い予測性能を出しやすいことがあります。

特徴量の数と相関の程度が大事です。

なお、実務では「両方を試して比較する」ことが推奨されます。交差検証を使って、モデルの汎化性能を評価し、適切な正則化強度を決めるのが基本的な流れです。正則化の強さはデータの特徴量のスケールにも影響します。したがって、データの前処理として標準化（平均0、分散1にスケーリング）を行うことが一般的です。ここでの要点は、ラッソは「重要な特徴を自動的に残し、不要を排除」し、リッジは「全体の重みを抑えつつ安定した予測を得る」ことです。

続く

ピックアップ解説

友だちと勉強していて、ラッソ回帰とリッジ回帰の違いを雑談風に深掘りしました。ラッソは特徴量を“選択”する力が強く、使われない指標を0にしてくれるので、モデルの解釈がしやすくなる。リッジは全ての指標を少しずつ抑えるように重みを小さくするので、データの情報を均等に使って安定した予測を作る。おもしろいね、同じ正則化でも狙いが違うんだ。

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