Lasso 回归方法

Lasso回归方法是一种线性回归的变体，用于变量选择和模型参数的稀疏化。它的全称是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，被称为L1正则化。

Lasso回归通过在损失函数中加入L1正则化项来实现参数稀疏化。这个正则化项是模型参数的绝对值之和与一个正数乘积，这个正数称为正则化参数。正则化参数越大，Lasso会更倾向于将某些特征的系数压缩为0，从而达到特征选择的目的。

相比于传统的最小二乘法，Lasso回归具有以下优点：
1. 可以处理高维数据集，自动进行特征选择，减少冗余变量；
2. 可以提高模型的解释性，只保留对目标变量有贡献的特征；
3. 可以降低模型的过拟合风险，提高泛化能力。

然而，Lasso回归也有一些限制：
1. 当特征之间存在共线性时，Lasso回归倾向于随机选择其中一个特征，而忽略其他高度相关的特征；
2. Lasso回归对异常值比较敏感，可能导致稀疏化效果不佳。

总体来说，Lasso回归是一种强大的回归方法，在特征选择和稀疏模型建立方面具有广泛的应用。