складність 3/5
Lasso regression
Визначення
Лінійна регресія зі штрафом на суму модулів коефіцієнтів: вона зводить слабкі коефіцієнти рівно до нуля, тож підгонка моделі водночас відбирає ознаки.
Формула
Інтуїція
Ridge притишує непотрібні ознаки, але зберігає кожну з них. За чотирьохсот входів це лишає вам модель, яку ніхто не може прочитати.
Lasso їх прибирає. Штрафуючи модуль коефіцієнтів, а не квадрат, він дає розв’язки, де багато коефіцієнтів рівно нульові — не малі, а нульові. Підгонка моделі й вибір ознак стають однією операцією.
Формальне визначення
Як це працює
Де застосовується
Чому і коли
Практичний приклад
Типові помилки
Перевірте себе
3 запитання
Запитання до цієї сторінки входять у доступ. Їх перевіряє сервер, тож відповіді лишаються там, доки ви не дасте свою.
Джерела
- scikit-learn — sklearn.linear_model.Lassodocs · звірено 2026-08-31https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html
- Deep Learning (2016)book · звірено 2026-10-07https://www.deeplearningbook.org/contents/regularization.html
- scikit-learn user guide — Linear Modelsdocs · звірено 2026-10-07https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html