lasso算法的一种变量子集选择算法

资 源 简 介

lasso算法是stanford的tibshirani提出的一种变量子集选择算法。

详 情 说 明

在机器学习领域，Lasso算法是一种由斯坦福大学的Tibshirani提出的变量子集选择算法。该算法使用L1惩罚来限制模型的复杂性，有助于解决过拟合问题。Lasso算法在实际应用中被广泛使用，例如，在经济学领域，它可以用于寻找具有最大效应的变量。此外，Lasso算法还可以与其他机器学习算法进行集成，以提高模型的准确性和泛化能力。