可生成数据表类型（推荐）
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| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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|---|---|
| Lasso回归_高斯 | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Lasso回归 高斯 |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | LASSO_Gaussian |
| 功能亚类别 | 回归分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
LASSO回归是对回归算法正则化的一个例子。正则化是一种方法,它通过增加额外参数来解决过拟合问题,从而减少模型的参数,限制复杂度。LASSO方法对于筛选解释性较高的变量,处理高维数据和解决多重共线性问题具有强大的优势。该方法是在模型估计中增加了惩罚项,所有参数绝对值之和。能将一些不必要变量的回归系数压缩为零进而从模型中剔除,达到变量筛选的目的。 高斯Lasso回归则是针对多元线性回归来做Lasso回归，因变量预测y应当是符合高斯分布(正态分布)。 用途：有效的线性特征选择，只保留那些对目标变量影响最大的预测变量。预测基于一组预测变量的目标变量值。 参数：选择高斯分布因变量，连续型数值自变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | Lasso回归_生存状态 |
| 下一节点 | Lasso回归_泊松 |
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Lasso回归 二项式Lasso回归 泊松Lasso回归 生存状态Lasso回归 高斯PLS回归Ridge回归 二项式Ridge回归 泊松Ridge回归 生存状态Ridge回归 高斯分位回归多分类逻辑回归多项式回归广义估计方程 伽玛广义估计方程 泊松广义估计方程 负二项广义估计方程 逻辑广义估计方程 高斯广义相加模型 伽玛广义相加模型 泊松广义相加模型 负二项广义相加模型 逻辑广义相加模型 高斯广义相加混合模型 伽玛广义相加混合模型 泊松广义相加混合模型 负二项广义相加混合模型 逻辑广义相加混合模型 高斯广义线性回归 伽玛广义线性回归 泊松广义线性回归 负二项广义线性回归 逆概率加权联合标准差稳健线性回归线性回归逐步回归逻辑回归
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