G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの概要 練習問題 第45問: 線形回帰に正則化を加えるとき、互いに強く相関する2つの特徴量がある場合の説明として、最も適切なものはどれか。

「ラッソ回帰はそのうち1つを選びやすく」とする記述が適切です。scikit-learnのユーザーガイド（1.1 Linear Models）は、L1とL2の罰則を併せて学習するエラスティックネットは相関する特徴量が複数あるときに役立ち、ラッソ回帰はそのうち1つを無作為に選びがちだが、エラスティックネットは両方を選びやすいと説明しています。

「同じ程度の大きさの係数を割り振って残しやすい」は、ラッソ回帰の選び方の逆です。リッジ回帰で「もう一方の特徴量の係数をちょうど0にしやすい」はL1とL2の取り違えで、リッジ回帰の罰則は係数を0へ縮めても、ちょうど0にはしません。

「L1正則化の罰則は使わず」は、エラスティックネットの定義の逆です。ラッソ回帰の疎な解とリッジ回帰の安定さを併せ持つのがエラスティックネット、と押さえましょう。