Was ist lasso?

Lasso, auch bekannt als Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, ist eine statistische Methode, die zur Variablenselektion und Schätzung von Regressionsmodellen verwendet wird. Es wurde von Robert Tibshirani entwickelt und ist eine erweiterte Version der Ridge Regression.

Lasso basiert auf der Minimierung der Summe der absoluten Werte der Regressionskoeffizienten, wobei gleichzeitig eine Beschränkung der Gesamtsumme dieser Koeffizienten eingeführt wird. Dieser Zusatzterm in der Zielfunktion ermöglicht es Lasso, Variablen mit gleichzeitigem Schrumpfen unwichtiger Koeffizienten auf Null zu eliminieren. Dadurch kann Lasso automatisch Variablen auswählen und irrelevante Variablen entfernen, was zu einem einfacheren und interpretierbareren Modell führt.

Eine der Hauptanwendungen von Lasso liegt in der Regressionsanalyse, insbesondere bei Problemen mit hoher Dimensionalität, bei denen die Anzahl der erklärenden Variablen größer ist als die Anzahl der Beobachtungen. Lasso kann auch zur Feature-Auswahl in maschinellen Lernproblemen eingesetzt werden, um den Modellkomplexitätsgrad zu reduzieren und Overfitting zu vermeiden.

Lasso hat jedoch einige Einschränkungen. Es kann zu instabilen Lösungen führen, wenn verschiedene Variablen stark miteinander korreliert sind. Außerdem kann Lasso Schwierigkeiten haben, mit einer großen Anzahl von Prädiktoren umzugehen, da es dazu neigen kann, nur eine begrenzte Anzahl von Variablen auszuwählen und andere zu vernachlässigen.

Trotz dieser Einschränkungen ist Lasso ein leistungsstarkes Werkzeug zur Modellselektion und Schätzung, das in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen, einschließlich Statistik, Ökonometrie und maschinellem Lernen, weit verbreitet ist.

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