Лассо-регрессия отличается от других методов регрессии, например ридж-регрессии, тем, что может занулять некоторые коэффициенты, что помогает в отборе признаков. 5

Некоторые другие отличия:

• Ридж-регрессия уменьшает величину коэффициентов, но не приводит их к нулю. 5 Это делает её более подходящей для случаев, когда нужно уменьшить влияние высококоррелированных признаков без их полного исключения. 5
• Эластичная сеть — гибридный метод, сочетающий свойства как лассо, так и ридж-регрессии. 1 В отличие от лассо, который обычно выбирает только одну переменную из группы сильно коррелирующих переменных, эластичная сеть может сохранить несколько значимых представителей, создавая более сбалансированную модель. 1
• Пошаговая регрессия предполагает контролируемый подход к отбору переменных. 1 Однако в эпоху больших данных, когда количество переменных может достигать тысяч, такой подход становится слишком трудоёмким и подвержен человеческим ошибкам. 1
• Бустинговые алгоритмы, такие как XGBoost или LightGBM, предлагают совершенно другой подход к решению задач регрессии. 1 Их основной недостаток — низкая интерпретируемость, что делает их менее подходящими для ситуаций, где важно понимание причинно-следственных связей. 1

Лассо-регрессия особенно полезна при работе с данными высокой размерности, где количество переменных значительно превышает количество наблюдений. 1 В таких случаях традиционные методы регрессии не способны справиться с задачей, тогда как лассо успешно находит оптимальное решение, создавая модель, которая не только точна, но и интерпретируема. 1