Lasso回归，全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（最小绝对收缩和选择算子），是一种在普通线性回归基础上引入L1正则化项的回归分析方法。它由Robert Tibshirani在1996年提出，主要是为了解决传统线性回归在处理高维数据时遇到的问题。在高维空间中，传统的最小乘法回归(OLS)会出现变量选择困难、模型过拟合等问题。Lasso通过对系数进行压缩，以达到变量选择和复杂度调整的目的，从而提高模型的预测精度和解释能力。
主要特点：
- 特征选择：Lasso回归能够自动进行特征选择，通过将某些系数压缩至零，从而实现对不重要特征的剔除。这一点在处理具有大量特征的高维数据时尤为重要。
- 稀疏性：Lasso回归的解是稀疏的，即许多系数将被设置为零，这有助于降低模型的复杂度，提高模型的可解释性。
- 多重共线性处理：在自变量之间存在多重共线性时，Lasso回归可以有效地处理这一问题，因为它倾向于将一些相关特征的系数压缩至零，从而减少多重共线性的影响。
- 正则化：Lasso回归通过正则化参数λ来控制模型的复杂度，λ的值越大，正则化强度越高，模型越简单。
使用场景：
- 高维数据：当特征数量远大于样本数量时，Lasso回归可以帮助减少特征数量，提高模型的泛化能力。
- 特征选择：在需要从大量特征中选择重要特征的场景下，Lasso回归可以自动完成这一任务。
- 多重共线性：当数据集中的自变量高度相关时，Lasso回归可以有效地处理这一问题，避免模型的不稳定性。
- 预测分析：在需要预测数值型数据的场景中，Lasso回归可以提供准确的预测结果，并且通过特征选择提高模型的解释性。
Lasso回归在金融风控、生物信息学、经济学等多个领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，可以利用Lasso回归筛选出对贷款违约概率影响最大的少量关键特征，构建简洁且具有解释性的信用评分模型。在基因表达数据分析中，Lasso回归有助于从海量基因数据中挑选出与特定疾病相关的少数关键基因。
案例分析：
工具地址：析易数据分析平台
操作案例：以肝硬化指数数据集为例，对所有数据（年龄,身高,性别,BMI,吸烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂蛋白,空腹葡萄糖,收缩压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP））和肝硬化指标之间做Lasso回归分析。
步骤1：进入析易数据分析平台，在最左侧找到普通线性回归功能（机器学习→线性回归→lasso回归）
步骤2：在最右侧的操作表单中，数据表选择年龄,身高,性别,BMI,吸烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂蛋白,空腹葡萄糖,收缩压,舒张压,丙氨酸转氨酶（ALT）,天冬氨酸转氨酶（AST）,碱性磷酸酶（ALP）为自变量；选择肝硬化指标为因变量，测试集拆分比例等按照默认数据（按照个人需求进行设置）。
步骤3：点击计算按钮，等待5-8秒，平台自动生成分析报告并保存模型。在此报告中Lasso回归将身高,性别,BMI,吸烟,饮酒,总胆固醇,甘油三脂,高密度脂蛋白,空腹葡萄糖系数将被设置为零。#析易#
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