Penalized Regression(벌점 회귀) 혹은 Regularized Regression(규제화 회귀)라는 것은, 회귀분석 방법의 일종으로 회귀계수 축소를 통해 모형의 과적합을 피하려는 기법을 말한다.

"벌점화"란 회귀계수 값의 과잉에 대해서 벌점을 준다는 의미로, 회귀분석식의 회귀계수 해를 찾을 때, 벌점화 조건이 추가된다는 뜻이다. 구체적인 방법에 따라 Penalized Regression에는 Ridge, LASSO, Elastic Net 등의 방식이 존재한다.

파이썬의 머신러닝 패키지인 sklearn에서 Ridge, Lasso, ElasticNet 클래스를 통해 해당 모델들을 손쉽게 사용할 수 있다.