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2024年4月15日发(作者：高级算法设计)
Python Lasso回归求解正则化系数
Lasso回归是一种常见的线性回归方法，其在目标函数中加入了L1正则化项，用
于选择特征和降低模型的复杂度。在这篇文章中，我们将介绍Python中如何使用
Lasso回归求解正则化系数。
什么是Lasso回归
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种使用
L1正则化项的线性回归模型。L1正则化项通过惩罚绝对系数值的和，使得模型具
有稀疏性，即大部分特征的系数为0。这种特性使得Lasso回归在特征选择和降维
中非常有用。
Lasso回归的目标函数如下所示：
̂
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