В чем заключаются преимущества использования Lasso-регрессии?

Некоторые преимущества использования Lasso-регрессии:

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