相信有在玩資料的各位，迴歸分析並不陌生吧，在「解釋」、「篩選變數」、「預測」中都扮演著舉足輕重的地位。本篇針對Lasso Regression & Ridge Regression做個簡單介紹。
一、Lasso
Lasso由加拿大統計學家Robert Tibshirani所提出，為正規化(regularization)迴歸方法的一種。
1. Lasso特點:可同時進行變數篩選與複雜度調整(正規化) ，何謂正規化呢 ? 其實不用想這麼複雜，它其實只是為了要避免overfitting一種方式。
2. Lasso是在最小平方和中對模型加上正規化(regularizer)或是稱作懲罰項 (penalty term)，我們通常稱Lasso懲罰項為L1 norm。
下圖為Lasso公式，也是在解此式子的最佳解，其中lambda為事先給定常數，通常我們會透過交叉驗證 (cross validation) 的方法來決定lambda值 。
而LASSO的L1 norm的效果可以強制使得不重要的解釋變數 ，其估計出的係數為0 ，因此也達到了變數篩選的功能，
當特徵減少，用來預測的準確度就可以比較穩定，而解釋上也比較容易，也呼應了上面說得避免過適。
二、Ridge
Ridge則是Andrey Tikhonov提出，為正規化(regularization)迴歸方法的一種。
1. Ridge特點:可處理多元共線性問題，但它並不能使估計出的係數為0，所以無法做變數篩選。其道理很好了解，以直觀來看因為它懲罰項是平方，因此它只能趨近於0，但無法等於0。
2. Ridge是在最小平方和中對模型加上正規化(regularizer)或是稱作懲罰項 (penalty term)，我們通常稱Lasso懲罰項為L2 norm。
而兩個就是僅差別在於正規項更改而已，如下圖
以最佳化的概念來看：
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Lasso的懲罰項 代表權重的絕對值和給限制，故會形成菱形的可行解域。
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Ridge的懲罰項 代表權重的平方和給限制，故會形成圓形的可行解域。
所以我們常看到的下圖結構就是這樣來的
整理一下Lasso特點：
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除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似。
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由於它收縮系數接近零（等於零），有助於變數選擇(Feature Selection)。
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為正則化方法，使用的是L1正則化，可避免過度配適。
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適合特徵為高維稀疏。
整理一下Ridge特點：
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除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似。
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加入L2 norm，避免模型複雜度太高。
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為正則化方法，使用的是L2正則化，可避免過度配適。
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適合特徵為低維稠密。
