ここまでの説明をまとめると、モデルの重みが大きくなるほど、オーバーフィットが生じ、不適切な予測精度になる可能性があります。正規化は、モデルの誤差関数に重みのペナルティを加算することで、モデルの重みが大きくならないようにします。正規化では、重みの絶対値の合計を使用されます。乗の合計が使用されます。どちらが優れているでしょう。特定の問題のシナリオでどちらの正規化が適切かを示した理論上のガイドラインはありますが、個人的には、どちらの正規化が適切かを実際に実験して判断するか、とにかく使用してみることをお勧めします。することにより対応するフィーチャーを事実上除外できるという二次的な効果があります。