グリッドサーチのような感じ。ずらしながら標準誤差を計算していく。α=0.70となった。1.00α=0.70でglmnetを再度実行する。いう手法が用いられることもあるようである。現在も研究が続けられている。圧縮センシングとか初めて聞く単語が出てきてちょっと腰が引ける。L1正則化によりスパース性が得られる説明がとてもわかり易く解説されていると思います。よるテスト誤差の比較もあり素晴らしかったです。モデルの汎化性を検証するためにサンプル集合から汎化誤差を推定する方法。Elmastudio。