Некоторые преимущества алгоритма LARS перед другими алгоритмами линейной регрессии:

• Численная эффективность в контекстах, где количество признаков значительно превышает количество выборок. 1
• Вычислительная скорость. 12 В вычислительном отношении LARS так же быстр, как и прямой выбор, и имеет тот же порядок сложности, что и обычный метод наименьших квадратов. 1
• Создание полного кусочно-линейного пути решения. 15 Это полезно при кросс-валидации или аналогичных попытках настройки модели. 1
• Стабильность. 1 Если два признака почти одинаково коррелируют с целью, то их коэффициенты должны увеличиваться примерно с одинаковой скоростью. 1
• Возможность модифицировать для получения решений для других моделей, таких как Лассо. 1