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文章目录
- 效果一览
- 文章概述
- 源码设计
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效果一览
文章概述
Lasso算法是一种经典的线性回归算法，被广泛应用于特征选择和降维问题。相较于传统的线性回归算法，Lasso算法能够在保持预测准确性的同时，自动筛选出对目标变量影响较大的特征变量，从而达到降低模型复杂度、提高泛化性能的效果。
其中，Lasso算法作为一种基于L1正则化的稀疏学习方法，能够通过对系数进行惩罚，实现对特征的筛选和压缩，进而达到降维的目的。
本篇文章将介绍基于Lasso算法的降维方法，并利用Python编程实践，来帮助读者深入理解Lasso算法的原理和应用。
源码设计
在机器学习模型的开发过程中，最重要的一步就是对数据进行分析和预处理。好的数据预处理能够使模型更加准确地预测结果，提高模型的泛化性能。
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