正しい選択肢は：
④ (A) L1
(B) L2
解説:
過学習対策として使用される正則化手法は、モデルの複雑さを抑えるために利用されます。それぞれの手法は以下の特徴を持っています：
(A) L1正則化:
・L1ノルムは、重みの絶対値の総和をペナルティとして加えます。
・特徴：
・スパース性を促進し、余分な説明変数をゼロにする（次元圧縮）。
・モデルの中で重要な特徴を選択する目的にも使用されます。
(B) L2正則化:
・L2ノルムは、重みの二乗和をペナルティとして加えます。
・特徴：
・モデルのパラメータが大きくなり過ぎないように制約をかける。
・一般的な過学習対策としてよく使われる。
他の選択肢の説明:
➀ (A) L0, (B) L2
・L0ノルムは、非ゼロの要素の数をカウントする手法ですが、実際の正則化手法としては直接使用されることは稀です。
➁ (A) L0, (B) L1
・同様にL0ノルムは不適切であり、L1正則化と混同しています。
➂ (A) L2, (B) L1
・L2ノルムは次元圧縮には適しておらず、スパース性を促進するL1ノルムが正しいです。
