更新时间:2024-11-22 14:57:42作者:留学之路
Lasso是一种回归分析方法,也被称为线性加荷回归或软集合回归。它是一种线性模型,用于特征选择和回归分析。Lasso方法通过添加一个惩罚项来对模型进行建模,这个惩罚项通常被称为L1正则化,它使得模型中的系数绝对值较大的特征被保留下来,而系数绝对值较小或接近零的特征则被自动剔除。这种方法有助于减少过拟合并提高模型的预测性能。
1. Lasso regression:Lasso回归是一种线性回归分析方法,通过约束回归系数的绝对值来减少过拟合,同时保持模型的解释性。
2. Elastic net regularization:Elastic net正则化是一种Lasso和Ridge回归的混合方法,它同时考虑了回归系数向量的L1和L2范数,以实现特征选择和模型稳健性。
3. Lasso系数:Lasso系数是指Lasso回归中回归系数的估计值,它们具有较小的绝对值,因此可以用于特征选择和模型简化。
4. Lasso系数调整:Lasso系数调整是指通过调整Lasso回归中的正则化参数来控制模型复杂度和解释性的过程。
5. Lasso预测:Lasso预测是指使用Lasso回归模型对数据进行预测的过程。
6. Lasso模型选择:Lasso模型选择是指根据数据特征和目标变量选择合适的正则化参数,以获得最佳的模型性能和解释性。