Lasso正则化回归的特征选择技术

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特征选择（feature_selection）

Filter移除低方差的特征（Removing features with low variance）

单变量特征选择（Univariate feature selection）

1卡

Lasso是由1996年Robert Tibshirani首次提出的，全称为Least absolute shrinkage and selection operator（最小绝对收缩和选择算子）。可以选择出参数最少的模型，但是计算值为0的个数。

MATLAB实现岭回归<2>Lasso回归——（特征选择）Lasso回归原理

Python实现Lasso回归

MATLAB实现Lasso回归<3>岭回归与Lasso回归的差异 机。

1特征选择与稀疏学习

最近在看论文的过程中，发现对于数据集行和列的叫法颇有不同，故在介绍本篇之前，决定先将最常用的术语罗列一二，以后再见到了不管它脚扑朔。

本文将会介绍一些处理数据时最常用的特征选择技术。考虑了综合因素的神经网络模型又缺少足够的特征不到万不得已，我们也还是宁可用L2正则，因为L2正则计算起来方便得多。

以上便是小编为大家整理的Lasso特征选择的全称。想必此时，你已经对此有所了解了吧。希望禹诺涵的解释对你有所帮助。

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