Lasso回顾，全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（最小完全减轻和遴荐算子），是一种在普通线性回顾基础上引入L1正则化项的回顾分析规范。它由Robert Tibshirani在1996年建议九游娱乐(中国)网址在线，主如果为了处理传统线性回顾在处理高维数据时碰到的问题。在高维空间中，传统的最小乘法回顾(OLS)会出现变量遴荐费劲、模子过拟合等问题。Lasso通过对扫数进行压缩，以达到变量遴荐和复杂度调整的观点，从而提升模子的瞻望精度和讲解能力。

主要特色：

特征遴荐：Lasso回顾粗略自动进行特征遴荐，通过将某些扫数压缩至零，从而结束对不要害特征的剔除。这一丝在处理具有大齐特征的高维数据时尤为要害。寥落性：Lasso回顾的解是寥落的，即好多扫数将被拓荒为零，这有助于裁减模子的复杂度，提升模子的可讲解性。多重共线性处理：在自变量之间存在多重共线性时，Lasso回顾不错灵验地处理这一问题，因为它倾向于将一些联系特征的扫数压缩至零，从而减少多重共线性的影响。正则化：Lasso回顾通过正则化参数λ来驱散模子的复杂度，λ的值越大，正则化强度越高，模子越简便。

使用场景：

高维数据：当特征数目纷乱于样本数目时，Lasso回顾不错匡助减少特征数目，提升模子的泛化能力。特征遴荐：在需要从大齐特征中遴荐要害特征的场景下，Lasso回顾不错自动完成这一任务。多重共线性：当数据连合的自变量高度联系时，Lasso回顾不错灵验地处理这一问题，幸免模子的不踏实性。瞻望分析：在需要瞻望数值型数据的场景中，Lasso回顾不错提供准确的瞻望成果，何况通过特征遴荐提升模子的讲解性。

Lasso回顾在金融风控、生物信息学、经济学等多个界限齐有日常的应用。举例，在金融界限，不错哄骗Lasso回顾筛选出对贷款讲错概率影响最大的极少关节特征，构建简易且具有讲解性的信用评分模子。在基因抒发数据分析中，Lasso回顾有助于从海量基因数据中挑选出与特定疾病联系的少数关节基因。

案例分析：

器具地址：析易数据分析平台

操作案例：以肝硬化指数数据集为例，对所少见据（年级,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,减轻压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP））和肝硬化观点之间作念Lasso回顾分析。

技术1：投入析易数据分析平台，在最左侧找到普通线性回顾功能（机器学习→线性回顾→lasso回顾）

技术2：在最右侧的操作表单中，数据表遴荐年级,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,减轻压,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；遴荐肝硬化观点为因变量，测试集拆分比例等按照默许数据（按照个东谈主需求进行拓荒）。

技术3：点击筹画按钮九游娱乐(中国)网址在线，恭候5-8秒，平台自动生身分析讲明并保存模子。在此讲明中Lasso回顾将身高,性别,BMI,抽烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂卵白,空心葡萄糖扫数将被拓荒为零。#析易#