Why is lasso regression used in high-dimensional datasets?

Lasso-регрессия используется в высокомерных наборах данных, где число предикторов больше числа наблюдений, по нескольким причинам:

• Автоматический выбор важных признаков. www.pickl.ai Lasso-регрессия уменьшает некоторые коэффициенты до нуля, что позволяет исключить из модели незначительные переменные. www.pickl.ai В результате получается более простая и интерпретируемая модель. www.pickl.ai
• Предотвращение переобучения. diogoribeiro7.github.io www.pickl.ai Ограничение размера коэффициентов помогает предотвратить переобучение модели. www.pickl.ai Это приводит к тому, что модели лучше обобщают новые, невидимые данные. www.pickl.ai
• Обработка мультиколлинеарности. techiefreak.org citizenside.com Lasso-регрессия выбирает одну переменную из группы высококоррелированных переменных, что снижает избыточность и улучшает стабильность модели. www.pickl.ai
• Улучшение точности предсказаний. www.pickl.ai Lasso-регрессия фокусируется на наиболее значимых переменных и уменьшает шум. www.pickl.ai

Таким образом, использование Lasso-регрессии в высокомерных наборах данных позволяет упростить построение модели, улучшить её интерпретируемость и точность предсказаний. diogoribeiro7.github.io www.pickl.ai