Lasso回归 (Lasso regression)
该方法通过两个正则化参数 (Lambda 值) 从众多变量筛选出关键变量。
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分析结果图（根据示例数据得到）
示例数据
示例文件 1: lasso_data.csv
| Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 | X12 | X13 | X14 | X15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5.50 | -0.56 | -0.71 | 2.20 | -0.72 | -0.07 | -0.60 | 1.07 | -0.73 | 0.36 | -1.01 | -1.00 | 0.92 | 0.62 | -0.75 | -1.09 |
| 4.01 | -0.23 | 0.26 | 1.31 | -0.75 | -1.17 | -0.99 | -0.03 | -1.54 | -0.66 | -0.79 | -1.04 | 0.80 | -0.76 | -0.32 | -0.67 |
| 8.32 | 1.56 | -0.25 | -0.27 | -0.94 | -0.63 | 1.03 | -0.03 | -0.69 | 0.86 | 0.30 | -0.02 | -0.94 | 0.85 | -1.15 | 0.71 |
| 7.40 | 0.07 | -0.35 | 0.54 | -1.05 | -0.03 | 0.75 | -1.52 | 0.12 | 1.15 | 1.64 | -0.13 | -1.40 | -0.75 | 0.35 | -0.43 |
| 8.29 | 0.13 | -0.95 | -0.41 | -0.44 | 0.67 | -1.51 | 0.79 | -1.36 | 0.28 | 1.08 | -2.55 | 0.16 | 0.63 | 0.42 | 0.23 |