Lasso，也就是L1正则项，它倾向于完全消除最不重要特征的权重（置为0），就是说Lasso会自动执行特征选择，并输出一个稀疏模型。
问题：Lasso在特征数量超过训练实例的数量时（比如10条数据20个特征），或者特征之间相关性比较强，Lasso就会很不稳定。
总结：Lasso可进行特征选择，不代表不需要人为进行筛选，需要去掉相关性较强的特征。
sklearn中正则化的Lasso问题
原文：https://www.cnblogs.com/XTXDM/p/12955580.html
