正則化（Regularization）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

正則化（Regularization）

正則化（Regularization）とは、機械学習モデルが訓練データに過剰に適合してしまう「過学習（オーバーフィッティング）」を防ぎ、未知のデータに対する予測性能（汎化性能）を高めるための手法です。

具体的には、モデルの「複雑さ」に対してペナルティを課します。学習時に最小化すべき誤差関数（コスト関数）に、重みの大きさに応じた「罰則項（正則化項）」を追加することで、モデルのパラメータが極端に大きな値になるのを抑制します。

• L1正則化（Lasso回帰）： 重みの絶対値の和をペナルティとします。不要な特徴量の重みを完全に「0」にする性質があり、特徴量選択の効果があります。

• L2正則化（Ridge回帰）： 重みの2乗和をペナルティとします。重みを全体的に小さく滑らかにする性質があり、モデルの安定性を高めます。

• Elastic Net： L1とL2を組み合わせた手法です。

関連用語

正則化（Regularization）に関連する単語は以下の通りです。

正則化（Regularization）やさしい解説

正則化（Regularization）を一言でいうと「テスト勉強で『過去問の丸暗記』をやめさせるルール」です。

AIの学習は、テスト勉強によく似ています。

• 過学習： 過去問を完璧に暗記して100点を取ったけれど、本番で少し問題の数値が変わっただけで手も足も出なくなる状態。
• 正則化： 「答えをそのまま覚えるのは禁止！ できるだけシンプルな解き方で解きなさい」というルールを追加すること。

AIに自由に学習させると、データの一つ一つの点（ノイズ）を通ろうとして、グラフの線が「グニャグニャ」に複雑になります。 正則化というブレーキをかけることで、線が「なだらか」になり、本質的な傾向だけを捉えることができるようになります。

AI関連の用語集【まとめ】

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