問題番号: No.21 (しっかりモード)

説明変数の数が非常に多い線形回帰モデルにおいて、予測に全く貢献していない不要な特徴量の重み（係数）を完全に「ゼロ」に落とし込み、実質的な特徴量選択（スパース化）を自動的に行いたい。この効果を得るために、モデルの損失関数（誤差）に対して、パラメータの「絶対値の和」をペナルティ項として追加する正則化手法はどれか。