LASSO分析，全稱Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，是一種用於回歸分析的統計技術，主要用於特徵選擇和降低模型的複雜度。它通過在回歸係數前添加L1正則化項（即Lasso懲罰項），迫使一些係數變為零，從而實現特徵的自動選擇和模型的稀疏性。
LASSO分析的基本思想是在回歸係數的絕對值之和小於一個常數的約束條件下，使殘差平方和最小化。這樣不僅能夠產生某些嚴格等於0的回歸係數，從而得到可解釋的模型，還能對總體回歸係數進行壓縮。LASSO分析的主要優勢在於其對參數估計較大的變數壓縮較小，而對參數估計較小的變數壓縮成0，並且LASSO分析的參數估計具有連續性，非常適合於高維數據的模型選擇。
LASSO回歸廣泛套用於多個領域，包括但不限於醫學研究、基因組學、影像學等。它能夠高效地處理大量變數，同時避免過擬合問題，通過減少模型複雜度來提高泛化能力。此外，LASSO回歸還能提供變數選擇的功能，有助於識別對目標變數最重要的特徵。