Cosa significa "LASSO"?
Indice
LASSO, che sta per Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, è un metodo usato in statistica e machine learning. Aiuta a costruire modelli che prevedono risultati basati su varie caratteristiche o variabili.
Come Funziona LASSO?
L'idea principale di LASSO è scegliere le caratteristiche più importanti ignorando quelle meno utili. Lo fa applicando una penalità alla dimensione dei coefficienti, che sono i numeri che mostrano quanto ogni caratteristica influisce sulla previsione. Questa penalità rende il modello più semplice e aiuta a evitare l'overfitting, che succede quando un modello impara il rumore invece del reale schema.
Perché Usare LASSO?
LASSO è particolarmente utile quando si ha a che fare con un sacco di variabili, specialmente quando alcune di esse non sono rilevanti. Riducendo la complessità del modello, LASSO può migliorare le sue performance, rendendolo più affidabile per le previsioni.
Limitazioni di LASSO
Anche se LASSO è popolare, ha alcune debolezze. Per esempio, se ci sono troppe caratteristiche correlate, LASSO può avere difficoltà a scegliere quelle giuste. Questo significa che potrebbe non sempre fornire i migliori risultati, specialmente in situazioni complesse.
Conclusione
In sintesi, LASSO è un utile strumento per fare previsioni selezionando le variabili più importanti in un dataset. Semplifica i modelli, ma gli utenti dovrebbero essere consapevoli delle sue limitazioni in certe situazioni.