。在Lasso之前，选择模型中协变量最常用的方法是移步选择，这种方法在某些情况下是准确的，例如一些协变量与模型输出值有强相关性情况。然而在另一些情况下，这种方法会让预测结果更差。在当时，岭回归是提高模型预测准确性最常用的方法。岭回归可以通过缩小大的回归系数来减少过拟合从而改善模型预测偏差。但是它并不选择协变量，所以对模型的准确构建和解释没有帮助。Lasso结合了上述的两种方法，它通过强制让回归系数绝对值之和小于某固定值，即强制一些回归系数变为0，有效地选择了不包括这些回归系数对应的协变量的更简单的模