MATLAB实现的LASSO特征选择与正则化回归分析工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了经典的LASSO算法，通过L1正则化自动筛选高维数据中的关键特征并构建回归模型，适用于数据降维和预测分析，提升建模效率与可解释性。

详 情 说 明

基于MATLAB的LASSO特征选择与正则化回归分析工具

项目介绍

本项目实现了经典的LASSO（最小绝对收缩与选择算子）算法，专门用于处理高维数据的特征选择与回归建模任务。通过L1正则化惩罚项自动进行变量筛选，能够有效解决多重共线性问题，特别适用于数据挖掘和机器学习中的特征工程场景。该工具支持交叉验证选择最优正则化参数，并提供完整的模型评估指标，为高维数据分析提供可靠的解决方案。

功能特性

• 核心算法实现：采用坐标下降优化算法，高效求解LASSO回归问题
• 参数自动优化：内置交叉验证机制，自动选择最优正则化参数λ
• 可视化分析：提供正则化路径图，直观展示系数随λ值的变化趋势
• 全面评估体系：输出均方误差（MSE）、决定系数（R²）等多种性能指标
• 特征重要性排序：根据系数绝对值生成特征重要性列表，辅助特征选择决策
• 稳健收敛控制：可配置最大迭代次数和收敛阈值，确保算法稳定性

使用方法

基本调用

% 准备数据：X为特征矩阵，y为响应变量 X = randn(100, 50); % 100个样本，50个特征 y = randn(100, 1); % 100个响应值

% 运行LASSO分析 results = main(X, y);

高级参数配置

% 自定义参数设置 params.lambda_range = logspace(-3, 2, 100); % λ值范围 params.cv_folds = 5; % 5折交叉验证 params.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 params.tol = 1e-4; % 收敛阈值

% 带参数运行 results = main(X, y, params);

结果解析

% 查看输出结果 disp('选择的特征系数：'); disp(results.coefficients);

disp('最优λ值：'); disp(results.best_lambda);

disp('模型性能：'); disp(results.performance);

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高维数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了LASSO回归的核心计算流程，包括数据预处理、坐标下降算法执行、交叉验证参数调优以及结果可视化功能。该文件整合了特征选择、模型训练和性能评估的完整分析链条，能够自动处理输入数据的标准化、生成正则化路径图、确定最优惩罚参数并输出详细的模型诊断信息。