什么是LASSO回归，怎么看懂LASSO回归的结果

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随着机器学习的发展，越来越多SCI文章都使用了更多有趣、高效的统计方法来进行分析，LASSO回归就是其中之一。很多小伙伴听说过LASSO，但是对于LASSO是什么，有什么用，怎么才能实现，大家可能一头雾水。今天的文章就带大家认识“ 神秘的LASSO ”。 1.什么是LASSO？ LASSO， 全称Least absolute shrinkage and selection operator，是一种数据挖掘方法，即在常用的多元线性回归中，添加惩罚函数，不断压缩系数，从而达到精简模型的目的，以避免共线性和过拟合。当系数为0时，同时达到筛选变量的效果。（以下是一个不严谨的示意图） 所以， LASSO回归高效解决了筛选变量的难题 ：区别于传统的 逐步回归stepwise前进、后退变量筛选方法，LASSO回归可以利用较少样本量，高效筛选较多变量。比如在基因组学、影像学、以及其他小样本分析中 ，LASSO回归都可以派上大 ………………………………