lasso回归 连续型因变量
在统计学中，Lasso回归指的是利用L1正则化方法来进行线性回归。与传统的最小二乘法不同，Lasso回归引入了正则项来约束模型的复杂度，即让一些系数趋近于0，从而达到特征提取和降维的效果。
Lasso回归适用于连续型因变量，即因变量为数值型的情况。在实际应用中，Lasso回归可以用于许多领域，如金融、医学、工业等。在金融领域，Lasso回归可以用于选取最具影响力的因素，以预测股票、基金等金融产品的价格变化；在医学领域，Lasso回归可以用于选取最具预测价值的因子，以帮助医生诊断和预防疾病等；在工业领域，Lasso回归可以用于提取影响产品质量的关键因素，以改进生产工艺和降低缺陷率等。
其中，L1正则化方法与L2正则化方法有所不同，它的惩罚项是各个系数的绝对值之和，而L2惩罚项则是各个系数的平方和。相比于L2正则化方法，L1正则化方法具有稀疏性，能够将一些系数强制为0，从而减少变量的数量，避免过拟合的情况。此外，Lasso回归还可以用于特征选择，即通过优化目标函数来选择最为重要的特征，从而将模型简化并提高预测准确率。
总之，对于需要处理数值型数据和特征选取的问题，Lasso回归是一种有效的统计分析方法，通过引入L1正则化方法来约束模型复杂度，从而降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力和预测准确率。
正则化最小二乘问题

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