Lasso是一種回歸分析方法,也被稱為線性加荷回歸或軟集合回歸。它是一種線性模型,用于特征選擇和模型簡化。Lasso方法通過添加一個懲罰項(xiàng)來對模型進(jìn)行建模,這個懲罰項(xiàng)通常是一個正則項(xiàng),用于控制模型的復(fù)雜度,防止過擬合。具體來說,Lasso通過在回歸系數(shù)上引入L1懲罰(如絕對值的和)來工作,這使得模型在擬合數(shù)據(jù)時,同時也會嘗試收縮回歸系數(shù)的絕對值,從而有助于特征選擇和模型簡化。Lasso方法在處理特征相關(guān)性較強(qiáng)、變量之間存在多重共線性的數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)較好。
1. Lasso regression:Lasso回歸是一種線性回歸分析方法,通過約束回歸系數(shù)的絕對值來減少過擬合,同時保持模型的解釋性。
2. Lasso系數(shù):在Lasso回歸中,系數(shù)的絕對值被約束在一個閾值內(nèi),因此只有正系數(shù)或負(fù)系數(shù)的組合被保留在模型中,這使得模型更加簡潔并具有解釋性。
3. Lasso路徑:Lasso路徑是指在Lasso回歸中,通過逐步選擇特征來構(gòu)建模型的過程。它是一種逐步回歸方法,通過選擇具有最小絕對值殘差的特征來構(gòu)建模型,從而減少過擬合并保持模型的解釋性。
4. Elastic net Lasso:Elastic net Lasso是一種結(jié)合了L1和L2正則化的方法,通過將Lasso和Elastic Net算法結(jié)合起來,可以同時考慮特征的稀疏性和模型的穩(wěn)健性。