Преимущества LARS по сравнению с другими методами логистической регрессии:
Численная эффективность в контекстах, где количество признаков значительно превышает количество выборок. scikit-learn.ru
Быстрота в вычислительном отношении и тот же порядок сложности, что и обычный метод наименьших квадратов. scikit-learn.ru
Создание полного кусочно-линейного пути решения для каждого возможного значения параметра регуляризации, что полезно при кросс-валидации или настройке модели. scikit-learn.ru ru.statisticseasily.com
Возможность эффективно выбирать подмножество предикторов и одновременно оценивать их коэффициенты. ru.statisticseasily.com
Недостатки LARS:
Чувствительность к выбросам, что может исказить результаты и привести к вводящим в заблуждение интерпретациям. ru.statisticseasily.com
Не всегда может дать самую экономичную модель, особенно в случаях, когда количество предикторов очень велико. ru.statisticseasily.com
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.