Некоторые преимущества использования Lasso-регрессии:

• Автоматический выбор признаков. 14 Lasso-регрессия сводит коэффициенты нерелевантных или избыточных признаков к нулю, что упрощает модель. 4
• Предотвращение переобучения. 14 Регуляризация Lasso ограничивает размер коэффициентов, что позволяет моделям лучше обобщать новые, не увиденные ранее данные. 1
• Обработка мультиколлинеарности. 1 Lasso выбирает одну переменную из группы сильно коррелированных переменных, что снижает избыточность и улучшает стабильность модели. 1
• Работа с многомерными данными. 1 Lasso особенно полезен в ситуациях, когда количество предикторов превышает число наблюдений, например в геномике и финансах. 1
• Улучшение точности предсказаний. 1 Lasso часто повышает точность предсказаний по сравнению с традиционными регрессионными моделями, фокусируясь на наиболее релевантных переменных и уменьшая шум. 1