自己编的解L1正则化回归问题（lasso）的Lars算法调试代码

资 源 简 介

自己编的解L1正则化回归问题（lasso）的Lars算法调试代码

详 情 说 明

文章内容： L1正则化回归（Lasso）通过引入绝对值惩罚项实现特征选择与稀疏解，而Lars（Least Angle Regression）算法是求解Lasso问题的经典方法之一。其核心思想通过逐步调整特征权重路径，以"等角"方式逼近最优解。

在实现Lars算法时需注意以下调试要点： 路径追踪逻辑：算法需动态识别当前相关性最大的特征方向，计算预测残差与各特征的夹角，并沿最小角方向更新参数。调试时需验证夹角计算是否正确，避免方向偏差累积。

正则化系数处理：L1惩罚项的系数λ影响解的稀疏性。调试阶段可输出λ变化时的系数路径，观察特征权重是否按预期归零，确保收缩过程符合几何解释。

终止条件：当所有特征与残差的相关性相等或残差足够小时终止迭代。需检查迭代次数与预设阈值的关系，防止过早终止或无效循环。

扩展思考： 对比坐标下降法，Lars的优势在于能生成完整的系数路径，适用于需要观察特征重要性变化的场景。 在大规模数据下，可引入预计算相关系数矩阵来加速，但需注意内存开销的平衡。

（注：其他提及的MATLAB应用如纹理特征、LDPC编解码等可拆分至独立主题探讨）