lasso回归的优缺点

Lasso回归是一种线性回归模型，它在模型训练过程中对特征进行选择，可以用于特征选择和降维。其主要优点和缺点如下：

优点：
1. 可以解决具有多重共线性的问题，对于高维数据集可以自动进行特征选择。
2. 可以提高模型的泛化能力，避免过拟合。
3. 可以提供系数的稀疏性，使得模型更具解释性。

缺点：
1. Lasso回归对数据的分布敏感，对于非正态分布的数据，可能会出现较大偏差。
2. Lasso回归在存在多个相关自变量时，可能会随机选择其中一个自变量，而忽略其他相关自变量的影响。
3. Lasso回归不适用于非线性的回归问题，因为它只能处理线性回归问题。