3つの量（モデルを適合する前に計算できる）に基づいて、Ridge、Lasso、ElasticNetに対する実務者の意思決定フレームワーク
その記事 Which Regularizer Should You Actually Use? Lessons from 134,400 Simulations は、Towards Data Science に最初に掲載されました。
実際にどの正則化を使うべきか？134,400回のシミュレーションから得た教訓
Towards Data Science / 2026/5/3
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要点
- Ridge、Lasso、ElasticNet の正則化手法の選び方について、実務者向けの意思決定フレームワークを提示しています。
- モデルを学習する前に計算できる3つの指標にもとづいて、その選択を行えると主張しています。
- この枠組みは、正則化手法を比較した134,400回規模の大規模なシミュレーション結果によって裏付けられています。
- 「とりあえずこれ」という画一的な選択ではなく、学習前に測定できる性質と正則化の関係づけにより、迷いを減らすことを目的としています。
