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2024年4月16日发(作者：getelementbyid的方法)

lasso回归的通俗理解

Lasso回归是一种用于特征选择和正则化的统计建模技术。通

俗来讲，它是一种用于处理具有大量特征的数据集的方法。在传统

的线性回归中，我们试图找到一条线来拟合数据，以最小化预测值

和实际值之间的差异。然而，当数据集具有大量特征时，传统的线

性回归模型可能会过度拟合，导致模型性能下降。

Lasso回归通过在拟合过程中引入正则化项，可以帮助解决这

个问题。它的全称是Least Absolute Shrinkage and Selection

Operator，意为“最小绝对值收缩和选择算子”。Lasso回归通过

最小化残差平方和和特征系数的绝对值之和来找到最佳拟合模型。

这意味着它不仅能够拟合数据，还能够使得一些特征的系数变为零，

从而实现特征选择的功能。

从数学角度来看，Lasso回归通过最小化以下目标函数来实现：

minimize Σ(yᵢ β₀ Σβⱼxᵢⱼ)² + λΣ|βⱼ|。

其中，第一项是传统的最小二乘法的残差平方和，第二项是正

则化项，λ是一个控制正则化程度的参数。通过调节λ的大小，

可以控制模型对特征的选择程度，从而找到合适的模型复杂度。

总的来说，Lasso回归在处理高维数据集时具有很好的特征选

择能力，可以帮助减少过拟合，提高模型的泛化能力。它在实际应

用中被广泛用于特征选择、预测建模和数据分析等领域。


本文标签： 拟合 特征 模型 回归 数据

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