LASSO回帰とは、線形回帰モデルにおいて変数選択と係数推定を行う統計的手法である。
## 概要
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）は、20世紀後半に提唱された正則化手法の一つで、回帰分析における過剰適合を抑制し、モデルの複雑さを低減する目的で用いられる。特に高次元データにおいて効果的であり、変数選択と係数推定を同時に実現することで、重要な説明変数のみを選択し、無関係な変数はゼロに設定する。
## 役割と機能
LASSO回帰は、従来のOLS回帰や他の変数選択手法とは異なり、罰則項を用いてモデルの複雑さを制御することで、予測精度と解釈性を両立させる。特に多重共線性が問題となる場合や、説明変数の数が多くなる高次元データ分析において有効である。
## 特徴
- **正則化パラメータ**: LASSOはλ（ラムダ）という罰則項を用いることで、モデルの複雑さを調整する。
- **係数推定**: 変数選択と同時に係数の推定を行い、不要な変数の係数をゼロにする。
- **予測精度**: 過剰適合を抑制することで、予測性能が向上する。
## 現在の位置づけ
近年、機械学習やデータサイエンスの分野でLASSO回帰は広く採用され、特に金融工学や経済統計分析において重要な手法として認識されている。また、その効果的な変数選択能力から、大量のデータを扱う現代の金融市場分析にも活用されることが多い。規制環境では、モデルの解釈性と予測精度のバランスが重視される傾向があり、LASSO回帰はその点で優れた特性を持つ。
