R语言机器学习算法实战系列（二十七）LASSO 与 Adaptive LASSO 在特征选择中的比较与应用
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文章目录
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- 介绍
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- 方法原理
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- LASSO 原理
- Adaptive LASSO 原理
- 模拟实验设计
- 结果与可视化分析
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- RMSE Boxplot
- 系数收缩路径图
- 加载R包
- 模拟数据
- 运行
- Boxplot 结果可视化
- 正则路径图
- 总结
- 系统信息
- 参考
介绍
在高维数据分析中，特征选择（Feature Selection）是提高模型泛化能力、减少计算成本并提升可解释性的关键步骤。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种广泛应用的线性模型正则化方法，能够通过对系数的 L1 范数惩罚实现变量选择。而 Adaptive LASSO（自适应 LASSO）则是在 LASSO 基础上的改进方法，引入了对各个变量的权重惩罚，实现更加灵活和精确的变量筛选。
本节内容通过模拟实验，系统地比较了这两种方法在特征选择中的表现，包括它们的系数收缩路径、预测误差（RMSE）分布以及整体稳健性，帮助学习者理解两种方法的理论基础和实际应用差异。
方法原理
LASSO 原理
LASSO 通过在最小化残差平方和的基础上引入 L1 正则项：
β ^ lasso = arg min β { 1