lasso回归的通俗理解
    Lasso回归是一种用于特征选择和正则化的统计建模技术。通俗来讲，它是一种用于处理具有大量特征的数据集的方法。在传统的线性回归中，我们试图到一条线来拟合数据，以最小化预测值和实际值之间的差异。然而，当数据集具有大量特征时，传统的线性回归模型可能会过度拟合，导致模型性能下降。
    Lasso回归通过在拟合过程中引入正则化项，可以帮助解决这个问题。它的全称是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，意为“最小绝对值收缩和选择算子”。Lasso回归通过最小化残差平方和和特征系数的绝对值之和来到最佳拟合模型。这意味着它不仅能够拟合数据，还能够使得一些特征的系数变为零，从而实现特征选择的功能。
    从数学角度来看，Lasso回归通过最小化以下目标函数来实现：
    minimize  Σ(yᵢ β₀ Σβⱼxᵢⱼ)² + λΣ|βⱼ|。
    其中，第一项是传统的最小二乘法的残差平方和，第二项是正则化项，λ是一个控制正则化程度的参数。通过调节λ的大小，可以控制模型对特征的选择程度，从而到合适的模型复杂
正则化的回归分析度。
    总的来说，Lasso回归在处理高维数据集时具有很好的特征选择能力，可以帮助减少过拟合，提高模型的泛化能力。它在实际应用中被广泛用于特征选择、预测建模和数据分析等领域。

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