Bravoooooooooo回答（1）
Tom2023-07-20 15:01:37
Tom同学您好~
岭回归是出现多重共线性时使用的回归方法。解释变量之间存在很强的线性相关关系就是多重共线性，它会影响自变量与因变量之间的关系判断。岭回归本质上是丢弃掉一部分数据，以换得更稳定的结果，代价是它估计的参数是有偏的。
LASSO回归也是一种线性模型，它主要是一种避免过拟合的方法。对于一般的线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变量数越多，模型复杂度就越高，但同时也面临过度拟合的危险。LASSO回归可以帮你筛选变量，获得一个变量较少，同时比较有代表性的变量组合。
如果对回答满意，请给我点个【采纳】，祝您学习愉快~
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