正則化とは？過学習を防ぐ機械学習の重要技術

はじめに

正則化（Regularization）は、機械学習モデルが訓練データに過剰に適合する過学習（オーバーフィッティング）を防ぐための技術です。
モデルの複雑さにペナルティを課すことで、汎化性能を向上させる役割を持ちます。
この記事では正則化の基本概念や代表的手法、実践的な活用法をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

正則化は、モデルの損失関数に「罰則項（ペナルティ）」を加えることで、パラメータの大きさや複雑さを制限します。
これにより、モデルが極端に複雑になるのを抑え、より汎用的な学習を促します。

主な正則化手法：

L1正則化（ラッソ回帰）
L2正則化（リッジ回帰）
ドロップアウト（ニューラルネットワーク用）

手法	特徴
L1正則化	パラメータの絶対値の和にペナルティを課し、疎なモデルを作る
L2正則化	パラメータの二乗和にペナルティを課し、パラメータを小さく抑える
ドロップアウト	学習時にランダムにニューロンを無効化し過学習を防止

深掘り解説

L1正則化（Lasso）
パラメータの多くをゼロにし、特徴量選択の効果も持つ。解釈性の向上に有効。
L2正則化（Ridge）
パラメータを均等に小さくすることでモデルの安定性を高める。多くの機械学習手法で標準的に使われる。
ドロップアウト
ニューラルネットワークの学習時にランダムに一部のノードを無効化し、ネットワークの過剰適合を防ぐ。
早期終了（Early Stopping）
バリデーション誤差が増加し始めた時点で学習を停止する手法も正則化の一種とみなされる。

応用・発展的な使い方

線形回帰やロジスティック回帰でのL1/L2正則化
ディープラーニングでのドロップアウト併用
ハイパーパラメータチューニングで正則化強度を調整
正則化を組み合わせたElastic Netなどの手法

よくある誤解と注意点

正則化は万能ではない
不適切な強さや方法では性能低下を招くことも。
L1とL2は使い分けが重要
目的やデータ特性に応じて選択。
ドロップアウトはテスト時には無効化する必要がある

まとめ

正則化は過学習を防ぎ、モデルの汎用性を高めるために不可欠な技術です。
適切な手法と強度を選び、モデルの性能と解釈性のバランスを取ることが重要です。
機械学習の実践には欠かせない基本技術として理解しましょう。