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Lasso是一种回归分析方法，也被称为线性加荷回归或软集合回归。它是一种线性模型，用于特征选择和模型简化。Lasso方法通过添加一个惩罚项来对模型进行建模，这个惩罚项通常是一个正则项，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。具体来说，Lasso通过在回归系数上引入L1惩罚（如绝对值的和）来工作，这使得模型在拟合数据时，同时也会尝试收缩回归系数的绝对值，从而有助于特征选择和模型简化。Lasso方法在处理特征相关性较强、变量之间存在多重共线性的数据集时表现较好。
1. Lasso regression：Lasso回归是一种线性回归分析方法，通过约束回归系数的绝对值来减少过拟合，同时保持模型的解释性。
2. Lasso系数：在Lasso回归中，系数的绝对值被约束在一个阈值内，因此只有正系数或负系数的组合被保留在模型中，这使得模型更加简洁并具有解释性。
3. Lasso路径：Lasso路径是指在Lasso回归中，通过逐步选择特征来构建模型的过程。它是一种逐步回归方法，通过选择具有最小绝对值残差的特征来构建模型，从而减少过拟合并保持模型的解释性。
4. Elastic net Lasso：Elastic net Lasso是一种结合了L1和L2正则化的方法，通过将Lasso和Elastic Net算法结合起来，可以同时考虑特征的稀疏性和模型的稳健性。
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