发布日期：2025-05-11 08:55 点击次数：100
Lasso回来，全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（最小统共减弱和选拔算子），是一种在普通线性回来基础上引入L1正则化项的回来分析要领。它由Robert Tibshirani在1996年建议，主如果为了处分传统线性回来在处理高维数据时遭逢的问题。在高维空间中，传统的最小乘法回来(OLS)会出现变量选拔艰辛、模子过拟合等问题。Lasso通过对统共进行压缩开yun体育网，以达到变量选拔和复杂度疏通的方针，从而普及模子的瞻望精度和阐述才能。
主要特质：
特征选拔：Lasso回来概况自动进行特征选拔，通过将某些统共压缩至零，从辛劳毕对不伏击特征的剔除。这一丝在处理具有大批特征的高维数据时尤为伏击。稀少性：Lasso回来的解是稀少的，即很多统共将被诱骗为零，这有助于镌汰模子的复杂度，普及模子的可阐述性。多重共线性处理：在自变量之间存在多重共线性时，Lasso回来不错灵验地处理这一问题，因为它倾向于将一些探讨特征的统共压缩至零，从而减少多重共线性的影响。正则化：Lasso回来通过正则化参数λ来为止模子的复杂度，λ的值越大，正则化强度越高，模子越节略。
使用场景：
高维数据：当特征数目遍及于样本数目时，Lasso回来不错匡助减少特征数目，普及模子的泛化才能。特征选拔：在需要从大批特征中选拔伏击特征的场景下，Lasso回来不错自动完成这一任务。多重共线性：当数据蚁集的自变量高度探讨时，Lasso回来不错灵验地处理这一问题，幸免模子的不正经性。瞻望分析：在需要瞻望数值型数据的场景中，Lasso回来不错提供准确的瞻望遵守，何况通过特征选拔普及模子的阐述性。
Lasso回来在金融风控、生物信息学、经济学等多个限度王人有广泛的应用。举例，在金融限度，不错行使Lasso回来筛选出对贷款违约概率影响最大的少许要道特征，构建粗略且具有阐述性的信用评分模子。在基因抒发数据分析中，Lasso回来有助于从海量基因数据中挑选出与特定疾病探讨的少数要道基因。
案例分析：
用具地址：析易数据分析平台
操作案例：以肝硬化指数数据集为例，对所罕有据（年事,身高,性别,BMI,抽烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂卵白,空心葡萄糖,减弱压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP））和肝硬化有计划之间作念Lasso回来分析。
要领1：干涉析易数据分析平台，在最左侧找到普通线性回来功能（机器学习→线性回来→lasso回来）
要领2：在最右侧的操作表单中，数据表选拔年事,身高,性别,BMI,抽烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂卵白,空心葡萄糖,减弱压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP）为自变量；选拔肝硬化有计划为因变量，测试集拆分比例等按照默许数据（按照个东说念主需求进行诱骗）。
要领3：点击计议按钮，恭候5-8秒开yun体育网，平台自动生要素析汇报并保存模子。在此汇报中Lasso回来将身高,性别,BMI,抽烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂卵白,空心葡萄糖统共将被诱骗为零。#析易#
