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Lassoのパッケージとして広く用いられているglmnetは、データによって設定値を適切に設定する必要がある。しかしながら、この設定はデータ依存かつアルゴリズムへの理解も必要不可欠となる。そこで本研究では、glmnetのユーザーが効率的に適切な設定値を選択できるよう、機械学習を用いて適切な設定値を自動で予測する枠組みを構築する。本発表では、glmnetにおける設定値の問題を確認し、提案手法の予測モデルについて述べる。