默同學
2025-05-04 23:53LASSO這什么知識點，麻煩老師詳細講解一下
所屬：FRM Part I > Valuation and Risk Models 視頻位置 相關(guān)試題
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1個回答
黃石助教
2025-05-06 13:02
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同學你好。LASSO是一類regularization（正則化）方法。這類方法是用于“降維”的，比方說回歸模型中變量可能過多了，我們需要一些方法去降低模型的復(fù)雜程度、進而規(guī)避過擬合的情形。在跑回歸的時候，LASSO在普通最小二乘法最小化的目標函數(shù)的基礎(chǔ)上額外引入了一項（見下圖），這一項的引入使得在做最小化的時候我們也會顧及到beta系數(shù)的取值，針對絕對值較高的斜率系數(shù)進行懲罰。因為LASSO引入的這一項采用的是系數(shù)的絕對值形式，故其 又被稱作 L1 正則化。L1 正則化將一些不太重要的參數(shù)估計設(shè)為零。因此，LASSO 也被稱作特征選擇技術(shù)（feature selection technique），因為一些不太重要的特征會被LASSO移除。λ越大，越多的回歸系數(shù)會降至零。
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