線形回帰モデルが過学習していたため、L1正則化を適用しました。トレーニング後、すべての特徴量の重みがゼロになりました。モデルを改善するための最善の次のステップは何ですか？

すべての特徴量の重みがゼロになったということは、L1正則化が強すぎて、モデルがデータから何も学習できなかったことを意味します。L1正則化（Lasso回帰）は、特徴量の重みをゼロにすることで特徴量選択を行う効果がありますが、過度に強いとすべての重みをゼロにしてしまいます。したがって、L1正則化の強度を下げることで、モデルがデータから意味のあるパターンを学習し、非ゼロの重みを持つ特徴量を選択できるようになります。 他の選択肢は不適切です。 L1正則化の強度を上げると、現状よりもさらに多くの重みがゼロになり、モデルの性能は悪化します。 L2正則化（Ridge回帰）を追加しても、L1正則化がすでにすべての重みをゼロにしている状況では効果がありません。L2正則化は重みをゼロに近づけますが、完全にゼロにすることは稀です。