lasso分位数回归

Lasso分位数回归是一种基于L1正则化的回归方法，它结合了Lasso回归和分位数回归的思想，旨在解决传统线性回归模型无法处理异常值或极端值的问题。与传统的线性回归模型不同，lasso分位数回归将L1正则化加入到目标函数中，以此来降低模型复杂度。此外，通过引入分位数损失函数，lasso分位数回归可以更好地适应数据集中的异常值和极端值。

在Lasso分位数回归中，我们需要对目标函数进行优化，找到最小化L1正则化项和分位数损失函数项的权重向量。具体来说，我们可以使用迭代算法（如坐标下降法）来求解这个优化问题。