什么是LASSO logistics回归？

LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）logistics回归是一种用于特征选择的统计方法，它可以将不重要的特征的系数缩小到零。与传统的logistics回归不同，LASSO logistics回归可以通过缩小系数来减少模型的复杂性，从而提高模型的泛化能力。

LASSO logistics回归的主要思想是在logistics回归的损失函数中添加一个L1正则化项，这个正则化项是特征系数的绝对值之和乘以一个调节参数lambda。通过调节lambda的值，可以控制特征系数的缩小程度，从而得到更简化的模型。

LASSO logistics回归在处理高维数据时具有很大的优势，可以有效地减少特征的数量，并且可以处理具有强相关性的特征。因此，LASSO logistics回归被广泛应用于生物信息学、医学诊断、金融分析等领域。