2024年3月21日发(作者：郜智杰)

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Lasso回归算法详解解读

Lasso回归是一种常用的稀疏线性回归方法，它可以用于特征选择和模型

建立。本文将以Lasso回归算法的详细解读为主题，逐步回答这个问题。

1. 什么是Lasso回归？

Lasso回归是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator的缩

写，它是一种基于正则化的线性回归方法。它通过最小化原始损失函数和

正则化项的线性组合来求解回归系数，其中正则化项是L1范数的绝对值。

2. Lasso回归的优点是什么？

Lasso回归具有以下几个优点：

- 可以进行特征选择：L1正则化倾向于将某些回归系数压缩为零，从

而实现特征选择。这对于包含大量特征的高维数据集非常有用。

- 可以解决共线性问题：当特征之间存在高度相关性时，Lasso回归可

以通过将其中一个特征的系数压缩为零，来减少共线性的影响。

- 可以提高模型的解释性：Lasso回归得到的稀疏模型可以更容易解释

和理解。

3. Lasso回归的损失函数是什么？

Lasso回归的损失函数由两部分组成：平方误差和正则化项。平方误差衡

量了预测值和实际值之间的差距，而正则化项则对模型的复杂性进行了惩

罚。Lasso回归的损失函数可以表示为：

Loss = (1/2m) * Σ(yᵢ - ȳᵢ)² + α * Σ β

其中，m是样本数量，yᵢ是观测值，ȳᵢ是预测值，α是超参数，β是回归系

数。

4. Lasso回归的优化目标是什么？

Lasso回归的优化目标是最小化损失函数加上正则化项的和。通常，对于

特定的α值，可以使用坐标下降、最小角度回归（LARS）、迭代最小二乘

（Iteratively Reweighted Least Squares, IRLS）等方法来求解优化问题。

5. 如何选择Lasso回归的超参数α？

超参数α控制了正则化项的强度。较大的α值会更加强调正则化项，从而得

到更稀疏的解；而较小的α值则会减少对回归系数稀疏性的要求。选择合

适的α值往往需要使用交叉验证等方法进行调参。

6. Lasso回归的解释性如何？

由于Lasso回归得到的模型是稀疏的，它更易于解释和理解。回归系数为

零的特征可以被视为对模型没有贡献，而非零的回归系数可以直接反映出

特征与目标变量之间的关系。

7. Lasso回归的局限性是什么？

尽管Lasso回归具有许多优点，但它也有一些局限性：

- 当特征之间存在高度相关性时，Lasso回归倾向于选择其中一个特征，

而忽略其他高度相关的特征。

- 当特征的数量远大于样本的数量时，Lasso回归可能会面临较大的挑

战。

- Lasso回归对噪声和离群值较为敏感，因此在使用之前需要进行特征

归一化和异常值处理等预处理步骤。

总结：

Lasso回归是一种基于正则化的线性回归方法，通过最小化损失函数和正

则化项的组合来求解回归系数。它具有特征选择、共线性处理和模型解释

性强等优点。在应用Lasso回归时，需要注意选择合适的超参数α值，并

进行特征预处理等步骤。然而，Lasso回归在存在高度相关性、特征维度

远大于样本数以及对噪声和离群值敏感等情况下可能面临一些局限性。

2024年3月21日发(作者：郜智杰)

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Lasso回归算法详解解读

Lasso回归是一种常用的稀疏线性回归方法，它可以用于特征选择和模型

建立。本文将以Lasso回归算法的详细解读为主题，逐步回答这个问题。

1. 什么是Lasso回归？

Lasso回归是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator的缩

写，它是一种基于正则化的线性回归方法。它通过最小化原始损失函数和

正则化项的线性组合来求解回归系数，其中正则化项是L1范数的绝对值。

2. Lasso回归的优点是什么？

Lasso回归具有以下几个优点：

- 可以进行特征选择：L1正则化倾向于将某些回归系数压缩为零，从

而实现特征选择。这对于包含大量特征的高维数据集非常有用。

- 可以解决共线性问题：当特征之间存在高度相关性时，Lasso回归可

以通过将其中一个特征的系数压缩为零，来减少共线性的影响。

- 可以提高模型的解释性：Lasso回归得到的稀疏模型可以更容易解释

和理解。

3. Lasso回归的损失函数是什么？

Lasso回归的损失函数由两部分组成：平方误差和正则化项。平方误差衡

量了预测值和实际值之间的差距，而正则化项则对模型的复杂性进行了惩

罚。Lasso回归的损失函数可以表示为：

Loss = (1/2m) * Σ(yᵢ - ȳᵢ)² + α * Σ β

其中，m是样本数量，yᵢ是观测值，ȳᵢ是预测值，α是超参数，β是回归系

数。

4. Lasso回归的优化目标是什么？

Lasso回归的优化目标是最小化损失函数加上正则化项的和。通常，对于

特定的α值，可以使用坐标下降、最小角度回归（LARS）、迭代最小二乘

（Iteratively Reweighted Least Squares, IRLS）等方法来求解优化问题。

5. 如何选择Lasso回归的超参数α？

超参数α控制了正则化项的强度。较大的α值会更加强调正则化项，从而得

到更稀疏的解；而较小的α值则会减少对回归系数稀疏性的要求。选择合

适的α值往往需要使用交叉验证等方法进行调参。

6. Lasso回归的解释性如何？

由于Lasso回归得到的模型是稀疏的，它更易于解释和理解。回归系数为

零的特征可以被视为对模型没有贡献，而非零的回归系数可以直接反映出

特征与目标变量之间的关系。

7. Lasso回归的局限性是什么？

尽管Lasso回归具有许多优点，但它也有一些局限性：

- 当特征之间存在高度相关性时，Lasso回归倾向于选择其中一个特征，

而忽略其他高度相关的特征。

- 当特征的数量远大于样本的数量时，Lasso回归可能会面临较大的挑

战。

- Lasso回归对噪声和离群值较为敏感，因此在使用之前需要进行特征

归一化和异常值处理等预处理步骤。

总结：

Lasso回归是一种基于正则化的线性回归方法，通过最小化损失函数和正

则化项的组合来求解回归系数。它具有特征选择、共线性处理和模型解释

性强等优点。在应用Lasso回归时，需要注意选择合适的超参数α值，并

进行特征预处理等步骤。然而，Lasso回归在存在高度相关性、特征维度

远大于样本数以及对噪声和离群值敏感等情况下可能面临一些局限性。