Преимущества метода Lasso перед Ridge-регрессией:

• Lasso-регрессия подходит для выбора признаков. 24 Она обнуляет бесполезные характеристики и оставляет только подмножество переменных. 1
• Ридж-регрессия эффективна для снижения сложности модели и предотвращения переобучения. 2 Она уменьшает вес большинства переменных в модели, не обнуляя их. 1

Недостатки метода Lasso:

• Перед обучением модели необходимо стандартизировать входные признаки. 2 Это значит, что любой признак с большим диапазоном значений может смещать результаты из-за своего масштаба по сравнению с другими признаками с меньшим диапазоном. 2
• Если точки данных содержат выбросы или шум, то это может приводить к неточным прогнозам из-за условий штрафа. 2

Недостатки Ridge-регрессии:

• Не подходит для выбора признаков, так как сохраняет все переменные, даже если их вклад минимален. 4

Выбор между методами зависит от конкретных задач и целей пользователя.