過去問題
過去問題は統計検定公式が問題と解答例を公開しています。こちらを参照してください。
解答
[1] 解答
$\boxed{ \ \mathsf{記述6}\ }$ : クロスバリデーション，交差検証法
問題文の、『このように』が指している記述は「データの一部を用いて回帰パラメータの推定を行い、推定されたモデルで残りのデータに対する予測誤差を評価する」のことであるから、この手法の名称を答えれば良い。
[2] 解答
$\boxed{ \ \mathsf{記述7}\ }$ : $L_1$正則化にはスパース性があるが、$L_2$正則化にはスパース性がない。
正則化項$\displaystyle \lambda \sum_{j=1}^{227}|\beta_j|^q $において、$q=1$としたものが$L_1$正則化項、$q=2$としたものが$L_2$正則化項である。$L_2$ノルムと比べて$L_1$ノルムの方が値が小さい（$0$に近い）パラメータに対する罰則が大きくなるため（正則化項が大きくなるため採用されにくい。$L_2$ノルムでは小さい値は$2$乗されるため影響が小さくなる。）、$L_1$正則化を行った場合に採用されたパラメータには$0$が多くなる傾向がある。このようにして得られたモデルをスパースモデルという。
参考
・準$1$級関連まとめ
https://www.hello-statisticians.com/toukeikentei-semi1