基于Lasso的两级变量选择方法：理论、改进与应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据规模呈爆炸式增长，统计建模作为数据分析的关键手段，在众多领域发挥着举足轻重的作用。变量选择作为统计建模过程中的核心环节，其重要性不言而喻。它旨在从大量的自变量中挑选出对因变量具有显著影响的变量子集，以构建更为精简、高效且具有良好解释性的统计模型。

从实际应用场景来看，变量选择广泛存在于各个领域。在医学研究中，研究人员需要从海量的基因数据、临床指标数据中筛选出与疾病发生、发展密切相关的关键变量，从而建立精准的疾病预测模型，为疾病的早期诊断和个性化治疗提供有力依据。例如，在癌症研究中，