はじめに Lasso回帰は、正則化された線形回帰手法の1つで、線形回帰にL1正則化項を追加したモデルです。正則化により過学習を防ぐとともに、不要と判断される説明変数の偏回帰係数がゼロになる性質があります。この性質を利用して、目的変数により影響が高い…

高次元データ（数百万カラム）に対する特徴量選択 小～中次元データ（数千～数万）に対する特徴量選択 今後の方向性 そもそも製造業では、データサイエンティストが不足しているらしい https://twitter.com/Ishitonton 最近、個人的に製造業現場でのデータ活…