基于迭代的Lasso算法在高维数据分析中的特征选择方法

简介：
本研究提出了一种迭代Lasso算法，用于处理高维数据集中的变量选择问题。通过多次迭代过程改进原始Lasso模型，该方法能够更有效地识别关键预测因子，并在复杂的数据分析中提供更为准确的模型。这种方法特别适用于大数据环境下的特征筛选和建模任务。 Lasso方法在处理高维海量或小样本数据集的特征选择问题时，常常遇到计算成本过高或者过拟合的问题。为解决这些问题，提出了一种改进后的Lasso方法：迭代式Lasso方法。 这种新方法首先将所有的特征分为K个子集，并对第一个子集进行特征提取；然后把得到的结果加入到第二个子集中继续做特征提取；接着依次类推直到处理完第K个子集。最终，通过这种方法可以获取一个优化后的特征子集。 实验结果表明，迭代式Lasso方法在高维海量或小样本数据的分类和预测模型中能够有效地进行特征选择，并且是一种非常有潜力的方法。