lasso筛选变量
    Lasso筛选变量（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）是一种有效的变量筛选方法，属于正则化技术。它主要应用于回归问题，用于控制过拟合情况发生的可能性，从而提高模型的准确性。此外，Lasso筛选变量还可以用于机器学习领域，以提高模型预测能力。
    传统的机器学习算法，如最小二乘法、Logistic回归和决策树，都假定自变量是严格独立的，没有任何关联关系。但在实际的问题中，变量之间总会存在强烈的相关性，这就会导致解释性能下降，从而影响模型的泛化性能。时，Lasso筛选变量技术就能发挥它的作用，它可以有效地解决变量相关性的问题。
    **Lasso筛选变量的原理**
    Lasso筛选变量是正则化（Regularization）技术的一种，它采用了Lasso优化损失函数（Lasso Optimization Loss Function）来控制模型复杂度，从而减少过拟合。传统优化函数（通常是最小二乘法）只考虑目标函数的估计误差，而Lasso优化损失函数则会同时考虑变量的系数，即将变量系数视为损失函数的一部分，考虑到相关性的影响。因此，Lasso损失函数
可以促使原始模型中一些变量的系数下降到0，也就是将这些变量称为“偏差变量”，自然而然的减少了模型的复杂度，有效地抑制了过拟合现象的发生。
    实际上，Lasso筛选变量是基于L1正则化技术，将变量系数（w）和解释性回归损失函数（E）结合在一起，形成如下的Lasso损失函数：
    $$E + lambda left|wright|$$
    其中，E为解释性回归损失函数，|w|表示变量系数的总绝对值，λ为正则项参数，表示正则化强度的程度。
    可以看出，Lasso损失函数正则化处理的主要内容就是将变量系数的绝对值引入公式中，因此会激发变量系数越小越好的优化思路，也就意味着某些变量系数会趋近于0，从而达到“变量筛选”的作用。
    **Lasso筛选变量的优缺点**
    优点：
    -效抑制过拟合现象，提高模型准确度、稳定性和预测能力；
    -效减少模型复杂度，节省计算资源；
    -够识别关联变量，从而更好地阐明模型影响结果的因素；
    缺点：
    -变量数量很多时，Lasso筛选变量的计算效率较低；
    -易产生过拟合，且取值不稳定；
    -数调整较复杂，所需要的参数数量多。
正则化最小二乘问题    **小结**
    Lasso筛选变量是一种有效的变量筛选方法，它采用了Lasso优化损失函数，可以有效抑制过拟合现象，从而提高模型准确度、稳定性和预测能力，节省计算资源，有效减少模型复杂度，较好地阐明模型影响结果的因素。但它也有一些缺点，如计算效率低、容易产生过拟
合、参数调整较复杂等。因此，在使用Lasso筛选变量时，应综合考虑它的优点和缺点，并适当调整参数，使其能够在实际中取得最佳效果。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。