lasso回归 因变量为不连续变量，怎么设置

Lasso回归通常用于线性模型，其中因变量通常是连续的。然而，如果你遇到的是不连续的因变量（比如二元分类、计数数据或类别型变量），直接应用lasso回归可能不合适，因为这类问题更适合逻辑回归（针对二元分类）、负二项回归（针对计数数据）或多项式概率估计（针对类别变量）。

对于不连续的因变量，你可以考虑以下几个步骤：

1. **逻辑回归**（Logistic Regression）：如果目标是预测二元结果（0/1），可以使用逻辑回归的lasso版本，如Lasso logistic regression，它会同时对系数进行正则化。

2. **计数数据**：使用**泊松回归**（Poisson Regression）或**负二项回归**（Negative Binomial Regression），后者提供更好的过dispersion（过度分散）适应性，Lasso可以应用于这两种模型。

3. **类别变量**：可以尝试**多项式概率估计**（Polynomial Probability Estimation），结合决策树或随机森林等算法，虽然不是直接的lasso应用，但在实际操作中可能会得到类似的效果。

4. **转换**：有时会对类别数据进行哑编码或者one-hot编码，然后进行多元线性回归，之后再对结果进行非线性变换（比如指数函数）来拟合。

记住，在处理这样的情况时，评估指标需要选择适合离散响应的数据度量，比如AUC-ROC（对于二分类）、均方误差（MSE）与平均绝对误差（MAE）的调整形式（如RMSE、RMSLE）或计数数据的特定度量（如负似然比）。