lasso特征选择的基本原理

lasso特征选择的基本原理
Lasso特征选择是一种常见的机器学习算法，它可以用于特征选
择和模型优化。

它的基本原理是通过L1正则化，使得模型的系数尽可
能的稀疏，减少模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

下面是Lasso特征选择的基本步骤。

1. 准备数据集。

在Lasso特征选择的算法中，需要准备一个数据集。

这个数据集
通常包含了待选特征变量和目标变量，且特征变量和目标变量之间具
有相关性，即对目标变量有预测贡献的特征。

2. Lasso回归进行特征筛选。

选定一个合适的L1正则化参数，采用交叉验证的方法进行训练
和测试，得到一个最优的Lasso回归模型，并从中选取出最有用的特
征变量。

3. 得出特征权重的大小。

在Lasso回归中，每个特征变量都有一个对应的权重值，这个权
重值可以反映出特征变量对目标变量的贡献程度。

通过观察特征权重
的大小，可以得到不同特征变量在预测中的重要程度，并据此选择最
有价值的特征变量。

一般来说，特征的权重分布在一个小区域，因此
可以适当的调整正则化参数，得到更加准确的特征权重值。

4. 设置特征阈值。

在Lasso回归模型中，特征的权重值可能存在很小但不为零的情况。

为了避免非重要特征的影响，可以设置一个阈值，在阈值范围内
的特征变量会被认为是最有价值的特征变量，并被选入到最终模型中。

5. 利用最优特征变量进行预测。

在得到最有价值的特征变量之后，将这些特征变量用于模型的训
练和预测，可以得到更加准确的预测结果。

通过Lasso特征选择的算法，可以得到最优的特征变量，避免模
型过拟合，并提高模型的泛化能力。

需要注意的是，在使用Lasso特
征选择算法时，必须谨慎选择正则化参数和阈值，不能过分追求模型的简洁性，而忽略了对目标变量的预测贡献。