LASSO回归的全称是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，中文叫“最小绝对收缩和选择算子”，用一个比喻来初步感受一下它的作用：

        想象你在整理一个杂乱无章的房间，里面堆满了各种物品（代表众多的预测变量），有些物品对你来说很有价值（真正影响结果的变量），而有些则是可有可无的杂物（与结果关系不大或无关的变量）。Lasso回归就像是一个高效的空间整理师，它不仅帮你整理出最重要的几样物品，还会把那些不重要的杂物直接扔出门外，让你的房间变得干净整洁，同时也更容易找到你需要的东西。

Lasso回归可以有效应对多重共线性问题，即使在预测变量高度相关的情况下也能表现良好。

一、Lasso回归的原理

（1）数学表达

在这个表达式中：

第一部分：是回归模型的均方误差(MSE)

第二部分：是参数向量的L1范数乘以一个调节参数α

代表样本的数量， 代表自变量的数量，代表因变量的第i个观测值，代表第j个回归系数，代表第i个观测的第j个自变量的值。α是正则化参数，它控制着L1惩罚的强度。

（2）文字说明

        LASSO的目标函数包括数据拟合项和惩罚项，其中惩罚项是系数的L1范数，这使得部分系数严格收缩到零，从而实现自动的特征选择。

        Lasso回归的目标是最小化误差平方和，同时施加所有系数的绝对值之和的惩罚。这种类型的正则化（L1正则化）可以导致系数的某些估计值精确地等于0。这意味着，Lasso回归可以有效地进行变量选择，并确定最重要的变量。L1正则化有助于处理特征数量可能多于样本数量的问题，防止模型过拟合，并且可以增强模型的预测能力。

        这个过程就好比是用一根神奇的橡皮筋绑在所有物品上，然后逐渐拉紧。对于那些不那么重要的物品（即对预测结果贡献小的变量），橡皮筋会直接把它们的“价值”（系数）拉到零，仿佛它们从未存在过，从而实现了变量的选择性剔除；而对于关键物品（重要变量），即便橡皮筋拉得很紧，它们依然能保持一定的“体积”（非零系数），因为它们对房间的布局（模型结果）至关重要。

        Lasso的L1惩罚项尤其在变量的数量很大时有用，当中只有少数几个因素实际影响响应变量，因此该方法能够自动进行特征选择并输出一个简洁模型。一个合适的α值可以通过交叉验证获得，α的最佳值应平衡误差平方和的减少和模型复杂度的降低（即系数的稀疏性）。

二、Lasso回归的局限性

        Lasso回归非常强大，拥有特征选择、处理多重共线性等优点，但也存在局限性：

（1）计算成本与速度

        Lasso回归没有显式解，这意味着不能像求解普通线性回归那样直接得到参数估计。相反，需要依赖迭代算法，如坐标下降法或最小角回归等。这些算法虽然有效，但相比有显式解的方法，计算成本较高，尤其是在处理大规模数据集时，可能会显得较慢。

（2）连续型变量的处理

        Lasso回归采用的L1范数惩罚可能导致对连续型变量的变化非常敏感。即使变量的小幅变动也可能引起系数的大幅度变化，有时甚至将重要变量的系数“挤压”至零，这可能不是我们期望的结果。相比之下，岭回归使用L2范数惩罚，对连续变量的处理更为温和。

（3）变量选择的不稳定性

        Lasso回归在变量选择上的结果可能不稳定，特别是当存在多个高度相关的预测变量时。数据的微小变化或正则化参数λ的轻微调整都可能导致选入或排除的变量发生变化，这种现象被称为“阈值效应”。

（4）系数的非唯一性

        在某些情况下，Lasso回归得到的系数解可能不是唯一的，特别是当存在多个变量高度相关时。这增加了结果解释的难度。虽然Lasso可以减少模型的复杂度，避免过拟合，但过度的正则化（即选择较大的λ值）可能会引入偏差，导致模型欠拟合，即无法充分捕捉数据的真实结构。尽管稀疏性是Lasso的一个吸引人的特性，它意味着模型只保留少数重要的特征，但在某些场景下，如果所有的特征都对预测有贡献，过于追求稀疏性可能会牺牲模型的预测性能。