正則化の係数ってなに？
正則化の係数は、機械学習モデルの過学習を防ぐために導入されるパラメータです。正則化は、モデルの複雑さにペナルティを与えることで、過学習を抑制します。正則化の係数を大きくすると、モデルの複雑さが低下し、汎化性能が向上しますが、適切な係数の選択が重要です。
一般的に、正則化の係数はハイパーパラメータとしてモデルのトレーニング中に調整されます。主にL1正則化（Lasso）やL2正則化（Ridge）で使用されます。L1正則化では係数の絶対値の和を、L2正則化では係数の二乗和を正則化項として追加します。
正則化の係数が大きいほど、正則化の効果が強くなりますが、適切なバランスを見つける必要があります。過剰な正則化はモデルの性能を低下させる可能性があるため、交差検証などを使用して最適な正則化の係数を見つける必要があります。