Lasso

Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator)方法是一種壓縮估計。它通過構造一個罰函數得到一個較為精煉的模型，使得它壓縮一些係數，同時設定一些係數為零。因此保留了子集收縮的優點，是一種處理具有複共線性資料的有偏估計

Lasso 的基本思想是在回歸係數的絕對值之和小於一個常數的約束條件下，使殘差平方和最小化，從而能夠產生某些嚴格等於0 的回歸係數，得到可以解釋的模型

Lasso方法可以將變數的係數進行壓縮並使某些回歸係數變為0，進而達到變數選擇的目的，可以廣泛的應用於模型改進與選擇。我們通過選擇懲罰函數，借用Lasso思想和方法實現變數選擇的目的