对拉索回归算法深入的讲解（通俗易懂）

拉索回归（Lasso）算法原理

1. 背景：

拉索回归是一种用于回归分析的线性模型，与普通最小二乘法（OLS）相比，它通过对系数的L1范数进行惩罚，从而实现了对模型参数的稀疏化。稀疏化的模型参数意味着许多特征的系数被压缩为零，从而实现了特征选择的功能。

2. 目标函数：

拉索回归的优化目标是最小化残差平方和和L1范数的和，即：

min ⁡ β 1 2 n ∣ ∣ Y − X β ∣