はじめに
G検定では、機械学習モデルの仕組みや統計的な考え方が頻出します。
特に「正則化（Regularization）」や「ラッソ回帰（Lasso Regression）」は、過学習を防ぐ重要な概念として毎回のように登場します。
今回は、それらを“耳から覚える”ために、AIを活用して制作した楽曲 「Lasso回帰・L1正則化覚えうた」 を紹介します。
歌詞はすべて試験で問われる定義をもとにしており、リズムに乗せて暗記できる構成になっています。
AIを活用した楽曲制作
この曲は、ChatGPTが歌詞を生成し、Suno AIが作曲を担当したコラボレーション作品です。
AIが知識とリズムを融合し、学びを「記憶に残る音」として届けます。
音楽スタイルはアップテンポのエレクトロポップで、学習時の集中を妨げずテンポよく覚えられる構成にしています。
タイトル・歌詞の紹介
🎵 タイトル
Lasso回帰・L1正則化覚えうた
🎤 歌詞
L1正則化は、係数の絶対値の和を罰則項として加える正則化手法
Lasso回帰は、線形回帰にL1正則化を加えた回帰手法
Lassoは不要な説明変数の係数を0にできる Lassoは特徴選択が可能
正則化は過学習を防ぎ、モデルの汎化性能を改善する
L1ノルムは係数の絶対値和でペナルティ項として加える
L1はLasso L2はRidge
ElasticNetはL1とL2の両方のペナルティを組み合わせる
ElasticNetは多重共線性が強い場合や特徴数が多い場合にL1単独より安定
λは正則化の強さを表すハイパーパラメータ
λが大きいほど係数は0に近づきやすくなる
λが大きいほどモデルは単純化
L1ノルムは絶対値和
楽曲の視聴
- YouTube
- Suno AI
Lasso回帰・L1正則化覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
この曲は、G検定の出題範囲である「L1正則化」「Lasso回帰」「Ridge（リッジ）回帰」「Elastic Net」「λ（ラムダ）」といった概念を、リズムでそのまま暗記できるよう設計しています。
● L1正則化とは
L1正則化は、係数（重み）の絶対値の和に罰則を加えることで過学習を抑える方法です。
ペナルティの強さを表すパラメータλ（ラムダ）を用い、次のように表されます。
多くの係数が0になりやすい性質を「スパース性」と呼びます。
この性質により、重要な特徴だけを残すことができるのが特徴です。
● Lasso回帰とは
Lasso回帰は、線形回帰にL1正則化を加えた回帰手法です。
係数の一部が0になることで、不要な説明変数を実質的に除外できます。
ただし、必ずすべての不要な特徴が0になるわけではなく、データの相関やλの値によって変わります。
● L1とL2の違い
L1（ラッソ）とL2（リッジ）の違いを押さえることが試験では重要です。
- L1（ラッソ）Lasso
係数の絶対値の和を罰則にする → 多くの係数が0になりやすい（特徴選択向き） - L2（リッジ）Ridge
係数の二乗和を罰則にする → 係数を0にしにくく、全ての特徴を少しずつ残す
L2正則化は、多重共線性（特徴同士の相関）がある場合に推定が安定しやすいとされています。
● Elastic Net（エラスティックネット）
Elastic Netは、L1とL2のペナルティを組み合わせた正則化手法です。
L1の「特徴選択性」とL2の「安定性」を併せ持ち、相関の強い特徴をまとめて扱うことができます。
多重共線性が強い場合や特徴量が多い場合には、L1単独よりも安定した結果を出しやすい手法です。
● ハイパーパラメータ λ（ラムダ）
λは正則化の強さを制御するハイパーパラメータです。
値が大きいほど罰則が強くなり、係数は0に近づきやすく、モデルは単純化します。
ただし、λが大きすぎると学習が進まず、アンダーフィット（過小適合）が起こることがあります。
最適なλは交差検証などで調整します。
● 正則化の目的と注意点
正則化は過学習を抑え、汎化性能の改善が期待できる技術です。
ただし、効果はデータや設定によって異なるため、パラメータの調整が重要です。
また、L1やL2を使う場合は、特徴量のスケールをそろえる「標準化」を行うのが一般的です。
これは、単位の異なる特徴間で罰則の影響が偏らないようにするためです。
楽曲に込めたメッセージ
この曲には「数式を音で覚える」という新しい学び方を提案する意図があります。
難解な理論も、リズムとメロディで感覚的に定着させることで、試験前の短時間復習にも役立ちます。
AIによる学習支援が、単なる知識の暗記ではなく“理解を楽しむプロセス”へと変わることを目指しています。
まとめ
- L1正則化は、係数の絶対値の和に罰則を加えて過学習を抑える手法。
- ラッソ回帰は、線形回帰にL1正則化を加えたモデル。
- L1は特徴選択に強く、L2は安定した重み推定が得やすい。
- Elastic NetはL1とL2の長所を併せ持つ。
- λの値はモデルの複雑さを左右するため、調整が重要。
- 正則化は「汎化性能の改善」を目指す技術である。
AIによる「ラッソ回帰・L1正則化覚えうた」は、G検定の学習をより楽しく、効果的にするための新しい方法です。
耳で覚えることで、試験本番でも自信を持って選択肢を選べるようにしましょう。
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