更新時間:2025-07-08 15:38:27作者:貝語網校
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,用于特征選擇和回歸分析。Lasso方法通過添加一個懲罰項來對模型進行建模,這個懲罰項通常被稱為L1正則化,它使得模型中的系數絕對值較大的特征被保留下來,而系數絕對值較小或接近零的特征則被自動剔除,從而實現特征選擇。因此,Lasso方法在解決回歸問題時,不僅可以學習到因變量的精確線性關系,還可以捕捉到一些非線性關系和特征之間的交互作用。
1. Lasso regression:Lasso回歸是一種用于特征選擇的線性回歸方法,通過約束回歸系數絕對值的和來減少模型復雜度。
2. Lasso系數:Lasso系數是指Lasso回歸中回歸系數的估計值,用于表示特征的重要性。
3. Elastic net regularization:Elastic net正則化是Lasso的一種變體,通過同時使用L1和L2正則化來達到特征選擇和模型復雜度控制的目的。
4. Lasso瀑布圖:Lasso瀑布圖是一種可視化工具,用于展示Lasso回歸的結果,包括系數、置信區間和方差解釋率等信息。
5. Lasso系數調整:Lasso系數調整是指根據數據集的特征分布和重要性,對Lasso系數的估計值進行調整,以達到更好的特征選擇效果。