统计学中lasso回归名词解释
    Lasso回归是一种统计学中常用的回归分析方法，它的全称是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator。Lasso回归通过对模型系数加入L1正则化项来实现特征选择和模型简化。在普通的线性回归中，我们试图最小化观测值与预测值之间的平方差，而在Lasso回归中，除了最小化这个平方差之外，还加入了一个惩罚项，这个惩罚项是模型系数的绝对值之和，通过调整惩罚项的权重，可以使得一些不重要的特征的系数变成零，从而实现特征选择的作用。这对于高维数据的建模非常有用，可以帮助我们剔除对目标变量影响较小的特征，从而简化模型并提高预测的准确性。Lasso回归在变量选择和稀疏性建模方面具有很好的表现，并且在处理具有多重共线性的数据时也表现出。它在实际应用中被广泛使用，特别是在金融、生物信息学和工程领域。总的来说，Lasso回归是一种强大的统计工具，能够有效地处理高维数据和变量选择问题。

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