HOMELv014 Amazon SageMakerのLinear Learnerで、モデルのサイズを小さくするために、不要な特徴量の重みを0にする（スパースにする）正則化手法はどれか。 2026年3月3日 L1正則化は、一部の重みを完全に0にする性質があり、特徴量選択の効果があります。 ターゲット変数が数値である回帰問題において、予測値と実測値の差（残差）をプロットする「残差プロット」の理想的な状態はどれか。 SageMaker Inference Recommenderで「ロードテスト」を実行する主な目的はどれか。
