lasso

Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种回归分析方法，它通过构造一个惩罚函数来估计线性回归模型的系数。Lasso方法的主要思想是在目标函数中加入一个正则化项，使得部分系数趋向于零，从而产生一个稀疏模型。这种方法可以有效地处理多重共线性问题，提高模型的预测性能。Lasso方法具有计算简便、易于理解和实施的优点，因此在统计学、机器学习和数据科学等领域得到了广泛的应用。