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最小绝对收缩和选择操作算符(LASSO)

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简介:
最小绝对收缩和选择操作算符(LASSO)是一种统计学习方法,用于变量选择和压缩估计,在回归分析中通过惩罚回归系数来简化模型。 LASSO方法是由Robert Tibshirani在1996年首次提出的,全称是Least absolute shrinkage and selection operator。这是一种压缩估计技术,通过构造惩罚函数来获得更为精炼的模型。它能压缩一些回归系数,即强制这些系数的绝对值之和小于某个固定值;同时设定某些回归系数为零。因此,LASSO方法保留了子集收缩的优点,并且是一种处理具有多重共线性数据的有效有偏估计方法。

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    最小绝对收缩和选择操作算符(LASSO)是一种统计学习方法,用于变量选择和压缩估计,在回归分析中通过惩罚回归系数来简化模型。 LASSO方法是由Robert Tibshirani在1996年首次提出的,全称是Least absolute shrinkage and selection operator。这是一种压缩估计技术,通过构造惩罚函数来获得更为精炼的模型。它能压缩一些回归系数,即强制这些系数的绝对值之和小于某个固定值;同时设定某些回归系数为零。因此,LASSO方法保留了子集收缩的优点,并且是一种处理具有多重共线性数据的有效有偏估计方法。
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