Почему метод Lasso считается эффективным инструментом в задачах обработки больших данных?

Метод Lasso считается эффективным инструментом в задачах обработки больших данных по нескольким причинам:

• Автоматический выбор признаков. www.ibm.com Lasso позволяет упростить модели и повысить точность предсказаний за счёт автоматического выбора наиболее важных признаков и исключения менее значимых. www.ibm.com
• Контроль сложности модели. letsdatascience.com Lasso помогает предотвратить переобучение модели, контролируя её сложность. letsdatascience.com Коэффициенты менее важных признаков приближаются к нулю, что уменьшает их влияние на результат. letsdatascience.com www.geeksforgeeks.org
• Адаптация к данным с сильной корреляцией. habr.com Lasso специально разработан для работы с данными, которые демонстрируют сильную мультиколлинеарность, то есть сильную корреляцию признаков друг с другом. habr.com
• Интерпретируемость. letsdatascience.com www.geeksforgeeks.org Lasso создаёт более простые и понятные модели, которые включают только часть признаков. letsdatascience.com

Таким образом, Lasso эффективен в ситуациях, когда в наборе данных много признаков, которые могут быть нерелевантными или избыточными, и требуется разрежённое решение (меньше признаков в модели). letsdatascience.com