LASSO算法

LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 是一种回归分析的方法，它能够同时进行变量选择和正则化，以增强预测准确性和模型的解释性。LASSO通过在损失函数中加入一个L1惩罚项来实现这一点。该惩罚项对系数的绝对值进行约束。

基本概念

在一个线性回归模型中，我们通常寻找权重向量 $x$ ，使得 $Ax - b\|_2^2$ (二范数平方，即平方误差) 尽可能小，其中 $A$ 是特征矩阵， $b$ 是观察值向量。在LASSO回归中，我们求解的优化问题变为：

$\min_x \left\{ \|Ax - b\|_2^2 + \lambda\|x\|_1 \right\}$

这里 $x\|_1$ 表示 $x$ 的L1范数（俗称为曼哈顿距离，即系数的绝对值之和）， $\lambda$ 是正则化系数，它决定了添加到模型中的惩罚的严重程度。

LASSO算法的关键特点是，在参数 $\lambda$ 足够大时，一些系数可以被缩减为零，即模型可以排除一些特征对输出的影响。这可以解释为模型自动进行特征选择。

示例

以下是一个简单的例子和用MATLAB实现的过程：

首先创建一些合成数据，如用户之前的输入所示。我们使用 randn 函数生成正态分布的随机数，创建了一个100x10的矩阵 $A$ 作为特征矩阵，以及一个有两个非零项的系数向量 $x$ 。然后我们计算观察值向量 $b$ ，并添加一些噪声。

使用MATLAB内置的 lasso 函数，我们可以拟合一个LASSO模型。lasso 函数还允许我们进行交叉验证（通过参数 'CV', 10）来选择合适的 $\lambda$ 。lassoPlot 函数用于可视化交叉验证结果。最后，我们选取最佳的系数向量，并且对选取的系数再进行一次普通最小二乘回归，即所谓的"去偏置"步骤。

MATLAB代码

这是用MATLAB实现的步骤展示：

% 创建特征矩阵和观察值
A = randn(100,10);
x = [0; 0; 1; 0; 0; 0; -1; 0; 0; 0];
b = A*x + 2*randn(100,1);

% L2-正则化（最小二乘）
xL2 = pinv(A)*b;

% LASSO回归
[XL1, FitInfo] = lasso(A, b, 'CV', 10);

% LASSO交叉验证结果可视化
lassoPlot(XL1, FitInfo, 'PlotType', 'CV');

% 选择1标准误差规则下的系数
xL1 = XL1(:, FitInfo.Index1SE);

% 去偏置
xL1DeBiased = pinv(A(:, abs(xL1) > 0)) * b;

在这个例子中，最后的步骤是进行去偏置（De-Biasing）。由于LASSO倾向于收缩系数，为了获得无偏的预测，通常会在LASSO选择的特征上运行一个没有正则化的线性回归。通过选择那些在LASSO模型下非零的系数作为特征，我们可以再次使用普通的最小二乘估计（也就是 pinv(A(:, abs(xL1) > 0)) * b）来获得去偏的系数估计 xL1DeBiased。

运行结果

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