Lasso变量选择方法创始人的经典

资 源 简 介

Lasso变量选择方法创始人的经典

详 情 说 明

Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归由统计学家Robert Tibshirani于1996年提出，是一种经典的线性回归正则化方法。其核心思想是通过在损失函数中引入L1正则化项，实现变量选择和模型参数收缩的双重目标。

Lasso的数学表达式在传统最小二乘损失函数基础上增加了系数绝对值的约束项。这种约束迫使部分系数收缩为零，从而自动完成特征选择。其优点是能够处理高维数据，避免过拟合，同时生成可解释的稀疏模型。

经典实现通常包含以下关键环节： 数据标准化处理：确保各特征处于相同量纲，使正则化公平作用于所有系数 正则化路径计算：通过调整惩罚参数λ，观察系数变化轨迹 交叉验证：自动选择最优λ值平衡偏差和方差

扩展应用中，Lasso衍生出多种改进版本，如弹性网络（结合L1/L2正则化）、Group Lasso（组变量选择）等。这些方法在基因组学、经济学等领域的高维数据分析中展现出强大优势。

理解Lasso的变量选择机制，需要掌握凸优化理论和KKT条件的应用。其实现算法通常采用坐标下降法，这种迭代方式特别适合处理高维稀疏问题。