データからの推論、推定、意思決定
OLSは訓練データに最もよくフィットする係数を見つけるが、それがまさに特徴が多いかデータが少ないときの問題です：ノイズにもフィットし、係数が狂った値に振れる。正則化回帰は大きな係数を罰するペナルティを加えることでこれを飼いならす、少しの訓練フィットをはるかに良い汎化と引き換える。
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▶ 正則化回帰