loass模型原理
我理解您说的应该是LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）模型，这是一种线性回归模型的扩展，用于特征选择和正则化。
正则化是最小化策略的实现LASSO模型的基本原理是：通过引入一个正则化项（L1正则化），在最小化预测误差的同时，强制某些系数收缩到零，从而达到特征选择的目的。这样可以在模型中保留最重要的特征，同时去除那些不太相关或冗余的特征。
具体来说，LASSO模型的目标是最小化预测误差的平方和（RSS）和正则化项的和，正则化项是所有系数绝对值的总和。这个正则化项在优化过程中会强制一些系数收缩到零，从而实现了特征选择。
LASSO模型有很多优点，例如它可以处理高维数据、能够自动选择特征、具有稀疏解等。然而，它也有一些局限性，例如对于非线性关系的数据，LASSO模型可能无法很好地处理。

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