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数据挖掘：分类与回归：回归算法进阶：Lasso回归

1理解Lasso回归

1.1Lasso回归的定义

Lasso回归，全称为“LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator”，是一种线性模型的回归分析方法，它通过在最小二乘法的基础上加入L1正则化项，来实现特征选择和参数估计。Lasso回归的核心优势在于它能够将一些不重要的特征的系数压缩至零，从而达到特征选择的目的，简化模型，提高预测性能。

1.1.1原理

Lasso回归的目标函数可以表示为：

min

其中，β是模型的参数向量，yi是第i个样本的响应变