Lasso追溯，全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（最小全王人削弱和选拔算子），是一种在泛泛线性追溯基础上引入L1正则化项的追溯分析措施。它由Robert Tibshirani在1996年忽视，主淌若为了处分传统线性追溯在处理高维数据时碰到的问题。在高维空间中，传统的最小乘法追溯(OLS)会出现变量选拔难题、模子过拟合等问题。Lasso通过对总共进行压缩，以达到变量选拔和复杂度调养的看法，从而普及模子的估量精度息争说智力。

主要特色：

特征选拔：Lasso追溯约略自动进行特征选拔，通过将某些总共压缩至零，从而达成对不伏击特征的剔除。这一丝在处理具有多数特征的高维数据时尤为伏击。稀薄性：Lasso追溯的解是稀薄的，即很多总共将被建树为零，这有助于裁减模子的复杂度，普及模子的可解说性。多重共线性处理：在自变量之间存在多重共线性时，Lasso追溯不错有用地处理这一问题，因为它倾向于将一些关系特征的总共压缩至零，从而减少多重共线性的影响。正则化：Lasso追溯通过正则化参数λ来死字模子的复杂度，λ的值越大，正则化强度越高，模子越浅易。

使用场景：

高维数据：当特征数目雄伟于样本数目时，Lasso追溯不错匡助减少特征数目，普及模子的泛化智力。特征选拔：在需要从多数特征中选拔伏击特征的场景下，Lasso追溯不错自动完成这一任务。多重共线性：当数据采集的自变量高度关系时，Lasso追溯不错有用地处理这一问题，幸免模子的不沉稳性。估量分析：在需要估量数值型数据的场景中，Lasso追溯不错提供准确的估量效果，何况通过特征选拔普及模子的解说性。

Lasso追溯在金融风控、生物信息学、经济学等多个限制王人有平凡的应用。举例，在金融限制，不错独揽Lasso追溯筛选出对贷款背信概率影响最大的极少要道特征，构建粗浅且具有解说性的信用评分模子。在基因抒发数据分析中，Lasso追溯有助于从海量基因数据中挑选出与特定疾病关系的少数要道基因。

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，对所罕有据（年纪,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,削弱压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP））和肝硬化看法之间作念Lasso追溯分析。

圭臬1：参预析易数据分析平台，在最左侧找到泛泛线性追溯功能（机器学习→线性追溯→lasso追溯）

圭臬2：在最右侧的操作表单中，数据表选拔年纪,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,削弱压,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；选拔肝硬化看法为因变量，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建树）。

圭臬3：点击计较按钮，恭候5-8秒，平台自动生因素析论说并保存模子。在此论说中Lasso追溯将身高,性别,BMI,抽烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂卵白,空心葡萄糖总共将被建树为零。#析易#