默同学2025-05-04 23:53:59
默同学LASSO这什么知识点，麻烦老师详细讲解一下
回答（1）
黄石2025-05-06 13:02:56
黄石同学你好。LASSO是一类regularization（正则化）方法。这类方法是用于“降维”的，比方说回归模型中变量可能过多了，我们需要一些方法去降低模型的复杂程度、进而规避过拟合的情形。在跑回归的时候，LASSO在普通最小二乘法最小化的目标函数的基础上额外引入了一项（见下图），这一项的引入使得在做最小化的时候我们也会顾及到beta系数的取值，针对绝对值较高的斜率系数进行惩罚。因为LASSO引入的这一项采用的是系数的绝对值形式，故其 又被称作 L1 正则化。L1 正则化将一些不太重要的参数估计设为零。因此，LASSO 也被称作特征选择技术（feature selection technique），因为一些不太重要的特征会被LASSO移除。λ越大，越多的回归系数会降至零。
- 评论（0）
- 追问（0）
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片