最小角回归算法代码及论文

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最小角回归算法代码及论文

详 情 说 明

最小角回归（Least Angle Regression，简称LARS）是一种用于线性回归和特征选择的先进算法。它通过逐步将预测变量引入模型，以更智能的方式构建回归方程。

LARS算法的核心思想是选择与当前残差最相关的预测变量，但与传统的前向选择不同，它不会完全沿着该变量的方向前进。相反，算法在保持与已选变量相同相关性的方向上移动，直到另一个预测变量与残差的相关性达到相同水平。

这个算法有几个显著特点：首先，它能产生分段线性的解路径，这在可视化分析中非常有用；其次，LARS与lasso回归有密切联系，只需稍作修改就能得到lasso解；最后，它在高维数据（特征数大于样本数）的情况下表现良好。

在实际应用中，LARS特别适合以下场景：当我们需要理解不同特征对预测的重要性时；当数据具有大量特征，需要有效筛选时；或者当我们想要观察系数如何随正则化强度变化时。

相比于传统的逐步回归方法，LARS提供了更稳定和数学上更优雅的解。然而需要注意的是，当特征间存在高度相关性时，算法的表现可能会受到影响。