lasso变量选择方法

资 源 简 介

lasso变量选择方法

详 情 说 明

Lasso回归是一种经典的变量选择方法，特别适用于处理高维数据。它在传统线性回归的基础上增加了一个L1正则化项，这个惩罚项能够自动进行特征选择，将不重要的变量的系数压缩为零，从而简化模型结构并提高泛化能力。

Lasso的核心优势在于能够同时进行变量选择和回归系数估计。通过调整正则化强度参数λ，我们可以控制模型的复杂度：λ越大，被压缩为零的系数越多，模型越简单；λ越小，模型越接近普通线性回归。这种特性使得Lasso非常适合于存在多重共线性或特征维度远大于样本量的场景。

与岭回归(Ridge)的L2惩罚不同，Lasso的L1惩罚能够产生稀疏解，这意味着它可以完全排除某些变量，生成一个更易解释的模型。但在实际应用中需要注意，当存在高度相关的特征时，Lasso可能随机选择其中一个而忽略其他，此时弹性网络(Elastic Net)可能是更好的选择。

Lasso模型的性能高度依赖于正则化参数的选择，通常通过交叉验证来确定最优λ值。此外，为了确保不同特征具有可比性，在应用Lasso前通常需要对特征进行标准化处理。