7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解_lasso算法

作者：从前慢现在也慢 | 2024-05-20 18:49:44

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lasso算法

7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解

一·摘要
二·个人简介
三·前言
四·原理讲解
五·算法流程
六·代码实现
- 6.1 坐标下降法
- 6.2 最小角回归法
七·第三方库实现
- 7.1 scikit-learn实现（坐标下降法）：
- 7.2 scikit-learn 实现（最小角回归法）：

一·摘要

在这里插入图片描述 拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。
在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。这样做的目的是使一些不重要的回归系数收缩至零，从而实现特征的选择。

二·个人简介

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