Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种强大的线性回归变体，通过引入L1正则化实现特征选择与模型简化。以下是核心知识点与实践指南：
📘 目录
📚 理论基础
Lasso回归通过在损失函数中添加L1范数约束，迫使部分系数归零，从而实现特征选择。
公式：
$$
\text{Minimize} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \beta_0 - \sum_{j=1}^{p}x_{ij}\beta_j)^2 + \lambda \sum_{j=1}^{p}|\beta_j|
$$
- λ：正则化参数，控制模型复杂度
- 稀疏性：通过惩罚项使无意义特征的系数趋近于零
🔗 深入理解正则化技术：Regularization Techniques
🧪 实战案例
使用Python的scikit-learn库实现Lasso回归：
from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
- 数据预处理：标准化是关键（
StandardScaler） - 交叉验证：通过
GridSearchCV选择最佳λ值 - 可视化：绘制系数路径（
coef_属性）
🔧 进阶技巧
- 弹性网络（Elastic Net）：结合L1与L2正则化
- 自定义损失函数：在
scikit-learn中通过penalty参数调整 - 高维数据处理：Lasso对稀疏数据表现更优
📌 拓展学习：Feature Selection Methods
❓ 常见问题
- Q1: Lasso与岭回归的区别？
- A: Lasso通过L1正则化实现稀疏性，而岭回归使用L2正则化
- Q2: 如何避免过拟合？
- A: 增加λ值或结合交叉验证
✅ 总结
Lasso回归适用于特征选择场景，尤其在高维数据中表现突出。掌握其原理与调优技巧，能显著提升模型泛化能力！
📌 延伸阅读：机器学习实战指南