統計学：リッジ回帰とラッソ回帰の違いは何ですか？

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Answer
リッジ回帰とラッソ回帰は、両方とも線形回帰で使われる正則化手法ですが、その差異は正則化項の形です。

リッジ回帰は、L2正則化を使います。この正則化項は、回帰係数の二乗和を最小化することで、過剰適合を防ぎます。

ラッソ回帰は、L1正則化を使います。この正則化項は、回帰係数の絶対値の和を最小化することで、回帰係数を直接的にスパース化します。

したがって、リッジ回帰は回帰係数を縮小し、過剰適合を防ぐことに優れ、一方、ラッソ回帰は回帰モデルの説明力を保ちつつ、スパース性を持たせることに優れています。