【直感でわかる】LASSO回帰とは？特徴・数式・Ridgeとの違い・Python実装まで徹底解説

【直感でわかる】LASSO回帰とは？特徴・数式・Ridgeとの違い・Python実装まで徹底解説📉🧠

「予測モデルを作ったけど、変数が多すぎて意味がわからない…」
そんな悩みを解決してくれるのが、LASSO（ラッソ）回帰です！

特徴量選択 + 正則化が同時にできる強力な手法で、特に高次元データや過学習対策に効果絶大💥

この記事では、LASSOの概要・数式・Ridge回帰との違い・活用例・Python実装までを、初心者にもわかりやすく解説します📘

LASSOとは？

**LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）**は、
回帰モデルにおける正則化（Regularization）手法のひとつです。

✅ 不要な変数の係数を自動で0にする
✅ 過学習を防ぐために重みを“しぼる”

という、精度とシンプルさを両立した手法なんです✨

LASSO回帰の数式📐

LASSOは以下のような最適化問題を解きます：

min⁡β(∑i=1n(yi−β0−∑j=1pβjxij)2+λ∑j=1p∣βj∣)\min_{\beta} \left( \sum_{i=1}^{n}(y_i - \beta_0 - \sum_{j=1}^{p} \beta_j x_{ij})^2 + \lambda \sum_{j=1}^{p} |\beta_j| \right)

ここで：

  • yiy_i：目的変数（正解）

  • xijx_{ij}：説明変数（特徴量）

  • βj\beta_j：回帰係数

  • λ\lambda：正則化パラメータ（大きいほど強くペナルティ）

🔸 通常の回帰（最小二乗法）に、L1ノルム（絶対値）の罰則項が加わっているのが特徴！

Ridge回帰との違い⚖️

項目 Ridge回帰 LASSO回帰
正則化 L2ノルム（2乗） L1ノルム（絶対値）
効果 係数を小さくする 係数を0にする（変数選択）
特徴量選択 できない できる◎
結果の解釈 やや複雑 シンプルで解釈しやすい◎

LASSOは「どの変数が重要か？」を教えてくれるのが強みです✨

LASSOが向いているケース✅

  • 説明変数（特徴量）が多い📈

  • 重要な変数を自動選択したい🔍

  • 解釈性を重視したい📘

  • データが少ない or ノイズが多い⚠️

PythonでLASSOを実装しよう（scikit-learn）

from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# データセットの準備
X, y = load_boston(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# モデルの作成と学習
model = Lasso(alpha=1.0)  # alpha = λ
model.fit(X_train, y_train)

# 予測と評価
y_pred = model.predict(X_test)
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("係数（β）:", model.coef_)

model.coef_で0になった係数は「不要」と判断された特徴量です！

注意点＆チューニングポイント⚙️

🔹 λ（alpha）が大きすぎると、全部の係数が0になる！
→ クロスバリデーションなどでチューニングするのが◎

🔹 変数が強く相関していると、どれか1つだけが残りやすい
→ **Elastic Net（L1 + L2 の合わせ技）**がおすすめ！

応用例🧩

分野 活用事例
医療 遺伝子データから重要なマーカー抽出
マーケティング 売上に影響する要因を自動選択
ファイナンス リスク要因の抽出・説明性向上
IoT センサーの中で重要な信号のみ抽出

まとめ📝

  • LASSOは、正則化と変数選択を同時に実現する回帰手法

  • L1ノルムによって係数を0にできる → モデルがシンプル

  • 解釈性・予測性能・過学習防止をバランスよく実現

  • Pythonで簡単に実装でき、実務でも非常に使われている

さらに知りたい方には、

✅ LASSOとElasticNetの違いを徹底比較
✅ LASSOで選ばれた変数の意味を可視化する方法
✅ LASSO + グリッドサーチで最適パラメータを見つける記事

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