LASSO回归的优缺点

LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是一种用于特征选择和稀疏建模的回归方法。LASSO回归的优缺点如下：

优点：
1. 去除了不相关的变量，同时保留了相关的变量，从而提高了模型的预测性能。
2. 可以用于具有高维数据集的回归问题，可以处理变量数大于样本数的情况。
3. 对于特征选择和模型解释性方面有很好的效果。
4. LASSO回归对于异常值和噪声也有一定的鲁棒性。

缺点：
1. LASSO回归的结果受到变量间相关性的影响，如果变量间高度相关，可能会选择其中一个变量而遗漏其他相关变量。
2. 如果变量之间有相互作用，LASSO回归可能无法捕捉到这些相互作用，导致模型的预测效果不佳。
3. LASSO回归对于变量的选择是基于样本的，如果样本不够多，可能会导致选择出的变量不稳定。