LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一種回歸分析方法，主要用於特徵選擇和正則化，以增強模型的預測準確性和可解釋性。它通過在回歸係數中引入L1範數懲罰項來實現這一目標。LASSO方法的核心思想是在最小化殘差平方和的同時，對回歸係數的絕對值進行約束，這樣可以使得一些係數變為0，從而達到特徵選擇的效果。
LASSO方法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，這使得它非常適合於高維數據的模型選擇。此外，LASSO還能夠對模型複雜度進行降低，通過有選擇地將部分變數納入模型，可以提高模型的性能。
LASSO方法的一個擴展是Fused LASSO，它不僅考慮了係數的稀疏性，還考慮了係數之間的差異，這使得它在處理具有順序或時間序列特徵的數據時更為有效。
在實際套用中，LASSO方法可以通過交叉驗證來確定正則化參數的最佳值。這種方法在統計學和機器學習領域得到了廣泛的套用，特別是在處理具有復共線性數據的問題時。