1. ホールドアウト法（Holdout Method） 教師データとテストデータを分ける方法。最も基本的な方法 良い点 シンプルで理解しやすい：データを単純にトレーニングセットとテストセットに分けるだけなので、実装が簡単で直感的に理解しやすい。 モデルの性能評…

Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)は、線形回帰モデルに対してペナルティを課すことで、変数選択と回帰係数の推定を同時に行う手法。 特徴 変数選択: 重要でない変数の係数をゼロにすることができるため、変数選択機能を持っている。…