LASSO算法 matlab

在MATLAB中，通过参数Alpha的选择可以使用LASSO算法。具体代码表示为：
[b,fitinfo] = lasso(x,y,'CV',10,'Alpha',0.2);
其中，x为输入自变量，y为因变量；CV表示交叉验证；Alpha表示惩罚参数，当Alpha为0时，表示使用LASSO算法。这段代码执行后，会返回稀疏系数以及交叉验证的结果。通过最小化均方误差(MinMSE)来确定最佳的稀疏系数。具体的稀疏系数选择可以参考第4至6行的代码。

LASSO算法是一种常用的正则化约束或变量稀疏筛选的方法，在各个行业中得到广泛应用，如食品、化工、医药和通信行业等。LASSO算法基于最小二乘法，通过添加变量约束实现特征筛选或变量稀疏。除了LASSO算法外，还有一种改进的算法叫做Elastic net算法，它是由Zou等人于2005年提出的，相比于LASSO算法，Elastic net算法在分析性能上更优。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB经典代码实现---LASSO和Elastic net](https://blog.csdn.net/qq_35667901/article/details/105442946)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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