検定模擬問題（3）　問182　解答

解答：

① L2正則化:

理由:

• L2正則化（リッジ回帰）は、モデルの複雑さを抑制し、過学習を防ぐためにパラメータのノルム（具体的には二乗和）にペナルティを課す手法です。このペナルティによって、大きな重みが減少し、モデルがより汎化性能を持つようになります。

問題