ラッソ回帰（ラッソかいき、least absolute shrinkage and selection operator、Lasso、LASSO）は、変数選択と正則化の両方を実行し、生成する統計モデルの予測精度と解釈可能性を向上させる回帰分析手法。1986年に地球物理学の文献で最初に導入され、その...

回帰であるが、その他の非線形モデルを用いる非線形回帰もある。 線形（一般化線形モデル、一般線形モデルなど） 線形回帰 正則化項付き リッジ回帰 ラッソ回帰 エラスティックネット 非線形 k近傍法 回帰木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクター回帰 射影追跡回帰 多変量適応的回帰スプライン（英語版）...

エラスティックネット（英語: Elastic net）は、ラッソ回帰とリッジ回帰の L1正則化と L2正則化をパラメータを用いてバランスよく線形結合で組み合わせた正則化回帰手法である。統計学での線形回帰やロジスティック回帰モデルの最適化に用いられる。 エラスティックネットは、ラッソ回帰のペナルティ関数:...

線形回帰モデルは多くの場合、最小二乗法を用いてフィッティングされる。 それ以外のフィッティング方法としては、最小絶対値法や、リッジ回帰（L2ノルムペナルティ）やラッソ回帰（L1ノルムペナルティ）のように、最小二乗コスト関数のペナルティ付きバージョンを最小化する方法などがある。...

\lambda } だけ 0 に近づけることを意味する。 この手法は様々なモデルで利用できる。線形回帰モデルに利用した場合は、L1 の場合はラッソ回帰、L2 の場合はリッジ回帰と呼ぶ。ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、条件付き確率場 などでも使われる。ニューラルネットワークの世界では、L2...

共分散分析（きょうぶんさんぶんせき、analysis of covariance、ANCOVA）は、分散分析（ANOVA）と回帰を組み合わせた一般線形モデルである。共変量の効果をコントロールしながら、アウトカムの平均が、カテゴリカル独立変数である処置（treatment）...

重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの。独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。適切な変数を複...

し、結果は平均して用いる。これはRandom forestと同様、検出率の低い識別器でも並列化することで信頼度を上げることができるためである。 ラッソ回帰とも呼ばれる。辞書行列と係数行列の内積（線形結合）で入力データ(列ベクトル)を近似するとき、係数行列は疎行列（非零の要素が僅かしかない行列）になる。L1正則化のこと。...

統計量 確率変数 確率密度関数 推計統計学 母集団 、無作為抽出 （ランダムサンプリング） 期待値 、不偏分散 有意 尤度関数 多変量解析 回帰分析 、重回帰分析 因子分析 主成分分析 判別分析 共分散構造分析 傾向推定 数量化理論 ベイズ統計学: 推測統計学の一種 [脚注の使い方] ^ グリコ遊びやギャンブル等にも活用可能。...

journals/2010/L1L2_IEEE_SPM_2010.pdf.  圧縮センシング スパース辞書学習（英語版） K-SVD（英語版） ラッソ回帰 正則化 および 逆問題 岡田真人, 「ハイパフォマンスコンピューティングとスパースモデリング」『ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集』...

回帰モデルにおいて、説明変数の中に、相関係数が高い組み合わせがあることをいう（例: 体重とBMI）。重回帰分析の際、説明変数を増やすほど決定係数が高くなりやすいために、より多くの説明変数を入れ、多重共線性を起こす可能性がある。このような状況では、モデルやデータの小さな変化に応じて、重回帰...