Sparsity
モデルの係数のほとんどがゼロであるという性質。スパースな問題とは、多数の予測変数のうち実際に意味を持つものが少数である場合を指す。L1正則化(Lasso)はスパースな解を生成する傾向があり、スパースな問題に有利。
「スパース性に賭けよ:L1を基本戦略とする根拠」
「高次元問題では重要な変数は少ないスパース性の仮定が鍵」
「NSCはスパース性を活用して20000遺伝子から43個を選択」