Lasso算法 在统计学和机器学习中Lasso算法英語least absolute shrinkage and selection operator又译最小绝对值收敛和选择算子套索算法是一种同时进行特征选择和正则化数学的回归分析方法旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性最初由斯坦福大学统计学教授罗伯特蒂布希拉尼于年基于Leo Breiman的非负参数推断Nonnegative Garrote NNG提出Lasso算法最初用于计算最小二乘法模型这个简单的算法揭示了很多估计量的重要性质如估计量与岭回归Ridge regression也叫吉洪诺夫正则化和最佳子集选择的关系Lasso系数估计值和软阈值soft thresholding之间的联系它也揭示了当协变量共线时Lasso系数估计值不一定唯一类似标准线性回归 虽然最早是为应用最小二乘法而定义的算法lasso正则化可以简单直接地拓展应用于许多统计学模型上包括广义线性模型广义估计方程成比例灾难模型和M估计Lasso选择子集的能力依赖于限制条件的形式并且有多种表现形式包括几何学贝叶斯统计和凸分析 Lasso算法与基追踪降噪联系紧密