套索回归预测函数

（Lasso Regression Prediction Function）是一种机器学习算法，常用于回归问题中的特征选择和预测建模。与普通的线性回归不同，套索回归通过引入L1正则化项来增加稀疏性，将一些不重要的特征的权重系数缩减为零，从而实现特征选择和模型简化。

套索回归预测函数的优势在于能够自动选择最重要的特征，去除对预测影响较小的特征，减少模型复杂度，避免过拟合问题。此外，套索回归还可以进行变量选择，即从众多特征中选取一部分最相关的特征，降低模型的维度，提高预测性能和模型解释性。

套索回归预测函数在各类数据挖掘和机器学习任务中都有广泛应用，例如金融风险评估、医学诊断、信用评分、推荐系统等。它在处理高维数据和稀疏数据上表现出色，并适用于特征维度较多的情况。

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