lasso回归模型的原理

Lasso回归是一种用于特征选择和稀疏建模的线性回归方法。该方法通过加入L1正则化项来约束模型的复杂度，使得一些不重要的特征的系数被压缩到零，从而达到特征选择的目的。Lasso回归的求解过程是通过最小化残差平方和与正则化项的和来实现的。在实际应用中，Lasso回归模型通常能够显著降低模型的复杂度，提高模型的泛化能力。