lasso变量选择方法

资 源 简 介

lasso变量选择方法，通过惩罚项解决过拟合的问题

详 情 说 明

在统计学和机器学习中，过拟合是一个普遍存在的问题。解决这个问题的一个方法是使用 Lasso 变量选择方法。该方法使用惩罚项来约束模型的复杂度，以避免使用过多的变量。这种方法不仅可以提高模型的泛化能力，还可以减少模型的计算成本。因此，Lasso 变量选择方法在实践中得到了广泛的应用，特别是在高维数据分析中。