回归问题-Lasso回归 📈

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在机器学习领域，我们经常遇到预测数值的问题，这就是所谓的回归问题 🎯。比如，预测房价、股票价格等。解决这类问题的方法有很多，其中一种就是Lasso回归。今天我们就来聊聊这个话题吧！🔍

Lasso回归，全称Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，是一种线性模型，它通过添加L1正则化项来惩罚回归系数的绝对值大小。换句话说，Lasso回归不仅能减少模型的复杂度，还能进行特征选择，这对于处理高维数据集来说非常有用 🤓。

想象一下，你有一堆可能影响房价的因素，如房屋面积、位置、房龄等。使用Lasso回归，我们可以识别出哪些因素对房价的影响最大，从而构建一个更简洁、更有效的预测模型 🏡💰。此外，由于Lasso回归倾向于将不重要的特征系数压缩到零，因此它还能帮助我们理解数据中哪些变量是真正关键的 🔍🔑。

总之，Lasso回归是一种强大的工具，可以帮助我们在处理回归问题时更加高效和精准 🚀。希望这篇文章能给你带来一些启发！💡

机器学习 回归分析 LassoRegression