Lasso的原理及其与其他特征选择方法的比较进行阐述，然后讨论Lasso优点、缺点以及应用场景，最后给出了代码实例_lasso的原理及其与其他特征选择方法的比较进行阐述,然后讨论lasso优点、缺点以及

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在机器学习领域中，特征选择（feature selection）是指在模型训练前对数据集进行分析，选择其中有助于预测目标变量或影响模型性能的特征，去除不相关或冗余的特征，提升模型的泛化能力。而Lasso回归是一种很流行的用于特征选择的方法之一。
Lasso回归（又称LASSO，least absolute shrinkage and selection operator）是一种线性模型中的特征选择方法。它是在LARS（least angle regression）基础上发展起来的，Lasso是一个岭回归（ridge regression）的特例。当系数估计值很小时，Lasso可以看做是岭回归的逆过程。Lasso可以防止过拟合，使得估计出的模型具有较低的复杂度。另外，Lasso还可以用来识别系数为零的特征，从而可以删除掉这些特征。此外，通过设置一个阈值参数λ，Lasso还可以得到稀疏向量，只有重要的特征才会被保留。因此，Lasso适合处理具有大量特征的数据集，且在空间中存在一些冗余和噪声的情况。
本文将首先对Lasso的原理及其与其他特征选择方法的比较进行阐述，然后讨论Lasso优点、缺点以及应用场景，最后给出了代码实例。

2. 基本概念术语说明

2.1 特征选择（Feature Selection）

概念：在模型训练前对数据集进行分析，选择其中有助于预测目标变量或影响模型性能的特征，去除不相关或冗余的特征，提升模型的泛化能力。