linear-regression - LASSO特征选择结果和最佳特征选择

Question

现在我将 Lasso 用于特征选择，并且特征回归系数的结果在（负/正/零）值之间混合。

我知道“任何具有非零回归系数的特征都会被 LASSO 算法“选择”。

这是否意味着我可以使用所有正值和负值并仅对“值”进行排序而忽略其正值或负值？

（只关心大小而不管它的方向）！

请回答我，如果您可以向我推荐任何与此相关的简单文件，请附上或设置其名称...

Answer 1

在 LASSO 回归中，L1 正则化可以导致一些系数变为 0。只有非零的系数会保留在最终模型中，而不管它们的方向如何（即系数的符号）。系数的符号告诉您自变量与结果是正相关还是负相关。

因此，要明确回答您的问题“我可以在最终模型中使用所有具有正系数和负系数的变量吗”，是的，您可以。仅从模型中丢弃 0 系数变量。

在这里和这里查看更多信息和示例。