問題番号: No.93 (しっかりモード)

機械学習モデルにおいて、入力となる特徴量の数が非常に多く、その大半が予測に寄与していない無駄な情報である可能性が高い。過学習を防ぎつつ、予測に不要な特徴量の重み（パラメータ）を完全に「ゼロ」にすることで、実質的な変数選択（モデルのスパース化）を同時に行いたい場合に採用すべき正則化手法はどれか。