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

• Автоматический выбор важных признаков. 3 Lasso-регрессия уменьшает некоторые коэффициенты до нуля, что позволяет исключить из модели незначительные переменные. 3 В результате получается более простая и интерпретируемая модель. 3
• Предотвращение переобучения. 23 Ограничение размера коэффициентов помогает предотвратить переобучение модели. 3 Это приводит к тому, что модели лучше обобщают новые, невидимые данные. 3
• Обработка мультиколлинеарности. 15 Lasso-регрессия выбирает одну переменную из группы высококоррелированных переменных, что снижает избыточность и улучшает стабильность модели. 3
• Улучшение точности предсказаний. 3 Lasso-регрессия фокусируется на наиболее значимых переменных и уменьшает шум. 3

Таким образом, использование Lasso-регрессии в высокомерных наборах данных позволяет упростить построение модели, улучшить её интерпретируемость и точность предсказаний. 23