IT
過学習リスクを徹底解説：原因・兆候・対策・評価設計までの実務ガイド
過学習リスクとは 過学習（overfitting）は、機械学習モデルが訓練データに対して過度に適合し、未知のデータ（検証データや本番データ）に対する汎化性能が低下する現象を指します。過学習リスクとは、この現象が引き起こす […]
過学習（オーバーフィッティング）の原因・検出・対策と実務での汎化性能向上ガイド
オーバーフィッティングとは オーバーフィッティング（過学習）とは、機械学習モデルが学習データに過度に適合してしまい、未知のデータ（検証データやテストデータ）に対する汎化性能が低下する現象を指します。具体的には、学習データ […]
ベイズラッソ入門：L1正則化をベイズ推定に組み込み、不確実性評価と実務での活用ガイド
ベイズラッソとは — 概要と位置づけ ベイズラッソ（Bayesian Lasso）は、1996年に提案された古典的なLasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operato […]
スパース回帰の基礎と実践：L1/L0正則化からElastic Netまで高次元データの特徴選択を極める
はじめに — スパース回帰とは何か スパース回帰（sparse regression）は、多数の説明変数（特徴量）がある状況で、モデルの説明に本当に必要な変数のみを選択し、残りをゼロに近づける（またはゼロにする）回帰手法 […]
エラスティックネット回帰とは？L1/L2正則化の組み合わせで高次元データの変数選択と安定推定を実現する実践ガイド
エラスティックネット回帰とは — 概要 エラスティックネット回帰（Elastic Net）は、線形回帰に対する正則化（ペナルティ）手法のひとつで、L1ノルム（Lasso）とL2ノルム（Ridge）の両方を組み合わせたペナ […]
ニューラルネットワーク回帰の基礎と実践：損失関数・最適化・過学習対策・不確実性推定まで
ニューラルネットワーク回帰とは — 概要 ニューラルネットワーク回帰（Neural Network Regression）は、入力変数から連続値の出力を予測するためにニューラルネットワーク（NN）を用いる機械学習手法です […]
カーネル回帰入門：Nadaraya–Watson推定量と局所線形回帰の理論・実務ガイド
カーネル回帰とは — 概要 カーネル回帰（kernel regression）は、非パラメトリックな回帰手法の一つで、観測データから回帰関数（説明変数 x に対する目的変数 y の条件付き期待値）を滑らかに推定する方法で […]
ガウス過程回帰(GPR)の基礎と実務: 予測分布・不確実性の定量化とカーネル設計・大規模データ対応
はじめに ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression, GPR）は、機械学習における非パラメトリックなベイズ回帰モデルの代表です。観測データから関数の分布を直接モデル化し、予測値だけでなくその […]
スプライン回帰の基礎と実務ガイド：ノット設計・基底表現・滑らかさ制御を徹底解説
スプライン回帰とは — 基礎と直感 スプライン回帰は、説明変数と目的変数の非線形関係を柔軟にモデル化する手法です。単純な多項式回帰のように一つの高次多項式で全域を近似する代わりに、定めた分割点（ノット：knot）ごとに低 […]
非線形モデル入門：定義・代表手法・適用領域と実務での選択ガイド
非線形モデルとは — 概要 非線形モデルとは、入力と出力の関係が線形（重ね合わせやスカラー倍に対して成り立つ関係）では表現できないモデルを指します。ITやデータサイエンスの分野では、単純な直線や多変量の線形結合で十分に説 […]