lasso概念

Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于回归分析的统计方法。它通过在线性回归模型中添加L1正则化项来实现特征选择和模型参数收缩。Lasso方法可以有效地将一些不相关或冗余的特征的系数收缩至零，从而实现特征选择，减少模型的复杂度。

Lasso方法的优化目标是最小化残差平方和与L1正则化项之和。L1正则化项是模型参数的绝对值之和与一个正则化参数λ的乘积。通过调整λ的大小，可以控制特征选择的程度。较大的λ值会使更多的特征系数收缩至零，从而选择更少的特征。

Lasso方法有许多应用领域，包括经济学、统计学、生物信息学等。它在特征选择、变量筛选和模型解释等方面具有很强的优势。然而，与岭回归相比，Lasso方法在处理具有高度相关特征的数据时更容易产生过拟合问题。因此，Lasso方法在选择特征时需要谨慎选择合适的正则化参数。