lasso回归系数计算得分
LASSO回归系数计算得分使用的方法是通过交叉验证来选取最优的正则化参数λ。在LASSO回归中，正则化参数λ用于控制稀疏性，即用于增强模型的泛化能力和减少模型的过拟合。计算得分的方法是通过交叉验证来评估模型的性能。常见的计算得分方法有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。这些得分指标都是通过比较预测值和真实值之间的差异来评估模型的准确性。具体计算得分的步骤如下：
1. 将数据集划分为训练集和测试集。
2. 对训练集应用LASSO回归算法，并使用交叉验证选择最优的正则化参数λ。
正则化的回归分析3. 使用选定的正则化参数λ在训练集上训练模型，并在测试集上进行预测。
4. 计算预测值与真实值之间的差异，得到得分。
得分的值越小代表模型预测的准确性越高。通过比较不同参数λ对应的得分，可以选择最优的正则化参数λ，从而得到最优的LASSO回归系数。需要注意的是，LASSO回归中的正则化参数
λ对应于惩罚项的权重，不同的权重会导致不同的变量选择结果和模型准确性。为了选择最佳的正则化参数λ，可以通过交叉验证来比较不同正则化参数对模型的影响，并选择使得模型得分最小的参数值。

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