在大规模数据集的机器学习任务中，SVM和LS-SVM的稀疏性和求解效率如何影响模型性能？有何策略可以在保持高效率的同时增强模型的稀疏性？

在处理大规模数据集时，SVM（支持向量机）和LS-SVM（最小二乘支持向量机）的选择需权衡模型的稀疏性与求解效率。SVM在求解大规模优化问题时可能会遇到挑战，因为其使用凸二次规划（QP）问题，涉及不等式约束，计算量大，但SVM的稀疏性使得其在决策函数中仅依赖于少数支持向量，有助于降低预测阶段的计算负担。而LS-SVM通过最小化误差平方和，将问题转化为一组线性方程组，大大简化了求解过程，适合大规模数据集的应用，但其决策函数包含所有样本，无法提供稀疏性。

参考资源链接：[SVM与LS-SVM：原理、效率与稀疏性对比](https://wenku.csdn.net/doc/6487be22619bb054bf569168?spm=1055.2569.3001.10343)

为了在保持求解效率的同时增强模型的稀疏性，可以采用一些策略：对于SVM，可以使用序列最小优化（SMO）算法分解QP问题，或者应用核函数技术来降低维度；对于LS-SVM，则可以考虑在训练过程中使用稀疏化技术，如剪枝算法来移除不那么重要的样本点，从而尝试恢复模型的稀疏性。

在实际应用中，还需要考虑到数据的特征和模型的目的。如果重点是获取稀疏性更好的模型，SVM可能是一个更好的选择，尤其是在样本量不是非常大的情况下。然而，如果计算资源有限，或者需要快速地处理大量数据，那么LS-SVM将是更合适的选择，尽管可能需要牺牲一些稀疏性。《SVM与LS-SVM：原理、效率与稀疏性对比》一书详细介绍了这两种模型的原理和效率差异，提供了宝贵的洞见来帮助理解它们在实际应用中的优缺点，并指导如何在稀疏性和求解效率之间找到平衡点。

参考资源链接：[SVM与LS-SVM：原理、效率与稀疏性对比](https://wenku.csdn.net/doc/6487be22619bb054bf569168?spm=1055.2569.3001.10343)