explain me Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对收缩与选择算子）

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Lasso回归，全称最小绝对收缩与选择算子，是机器学习中一种重要的正则化技术。它主要用于线性回归模型，能够有效防止过拟合，并自动进行特征选择。如图所示，相比复杂的过拟合模型，Lasso能够生成更简单、更具泛化能力的模型。 Lasso回归的核心是在普通最小二乘法的基础上，增加了L1惩罚项。普通回归只最小化预测误差的平方和，而Lasso还要加上所有系数绝对值的和乘以正则化参数lambda。这个L1惩罚项使得损失函数在零点处不可导，从而能够将某些系数精确地压缩为零。 Lasso regression most important feature is automatic feature selection. As the regularization parameter lambda increases, model coefficients gradually shrink. When lambda equals zero, all features are retained. As lambda increases, unimportant feature coefficients become exactly zero, thus being automatically eliminated. This sparsity is the unique advantage of L1 penalty, enabling Lasso to generate concise and interpretable models. Lasso和Ridge回归是两种主要的正则化方法。Lasso使用L1惩罚，能够将系数精确压缩为零，实现特征选择；而Ridge使用L2惩罚，只能将系数收缩但不会变为零。从几何角度看，L1约束形成菱形区域，更容易在坐标轴上找到解，从而实现稀疏性。Lasso特别适合高维数据和需要特征选择的场景。 总结一下Lasso回归的核心要点：Lasso通过L1惩罚项实现系数收缩和自动特征选择，正则化参数lambda控制惩罚强度。L1惩罚的独特之处在于能将不重要特征的系数精确压缩为零，从而生成稀疏模型。相比Ridge回归，Lasso更适合需要特征选择的场景，在高维数据分析和机器学习领域有着广泛的应用。