lasso回归和岭回归

Lasso回归和岭回归都是线性回归模型的正则化方法，是为了避免模型过拟合而设计的。Lasso回归通过对模型系数进行L1范数惩罚来达到特征选择的目的，相对于岭回归，Lasso可以将一些特征系数变成0，从而达到特征选择的效果。而岭回归则是通过对模型系数进行L2范数惩罚来降低模型系数的大小，从而减少模型的复杂度。