lasso回归筛选基因时，coef系数值大小有何意义

lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种统计学方法，它在线性回归中引入了L1正则化，目的是在最小化残差平方和的同时，对模型参数施加稀疏约束，即鼓励一部分参数接近于0，从而实现特征选择。在筛选基因时，lasso回归中的coef系数值具有以下含义：

1. **系数大小**：coef系数表示了每个特征（在生物学领域可能是基因）对响应变量预测的重要性。当系数绝对值较大时，意味着该基因对模型的预测影响较强；如果系数接近于0，表示该基因对于预测结果的影响较小或几乎不显著。

2. **零系数**：Lasso回归的特性使得某些系数可能变为0，这意味着这些基因被“剔除”出了模型，因为它们对模型的预测贡献微乎其微，被认为与响应变量的相关性不显著。

3. **截断效应**：由于L1惩罚的存在，coef系数的取值是离散的，而不是连续的。这意味着在给定的正则化强度下，某些系数会被精确地置为0，这是不同于普通最小二乘法的地方。

**相关问题--:**
1. lasso回归如何决定哪些基因被纳入模型？
2. 在使用lasso回归筛选基因时，如何解读那些非零的coef值？
3. 如何调整正则化参数来优化coef系数的稀疏性？