Lasso回归，全称为最小绝对值收缩与选择算子回归，是一种用于特征选择和模型简化的线性回归方法。其通过在损失函数中加入L1正则化项，使部分回归系数缩小到零，从而实现特征选择。与岭回归的L2正则化不同，Lasso回归直接将不重要的特征系数压缩为零，适合高维数据的特征选择和模型简化。合理选择正则化参数textbackslash lambda 能提高模型预测能力和简化模型结构，是数据科学中的重要工具。