スパース推定を実現する手法の一つである。モデルのパラメーターを最小二乗法で推定するとき、データのサンプル数が少なかったり、あるいは互いに相関が高い説明変数が複数存在したりする場合は、最小二乗推定量が存在しない。ノルムとよばれる制約条件を与えることで、最小二乗推定量に近い値が推定されるようになる。目的変数を説明するために最適な説明変数を自動的に選択してモデルを作成している。変数選択とモデル構築を同時に行ってくれるモデリング手法である。比較して最適なモデルを決める、といった必要がなくなる。よるパラメーターのスパース推定を説明するために、簡単な回帰モデルを考える。