lasso回归是什么？

Lasso回归，全称Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression，是一种线性回归模型，它通过对目标函数中的系数进行L1正则化来实现特征选择和模型压缩。L1正则化是指在目标函数中加入系数绝对值之和的惩罚项，使得一些系数变为0，从而达到特征选择的目的，同时也可以减少模型复杂度，避免过拟合。

Lasso回归与岭回归（Ridge Regression）类似，不同之处在于岭回归采用L2正则化，而Lasso回归采用L1正则化。L2正则化会使得系数缩小但不会使得系数为0，而L1正则化在惩罚项中加入系数绝对值之和，可以使得一些系数变为0，从而实现特征选择。因此，Lasso回归经常用于具有高维特征的数据集，可以通过特征选择来减少特征维度，提高模型的泛化能力。