如果用Lasso算法算出来的均方误差很大,可以考虑以下几个方面:
1. 数据预处理:检查数据是否存在异常值、缺失值等问题,如果有需要进行数据清洗和填充。
2. 调整模型参数:调整Lasso算法中的正则化参数,可以通过交叉验证等方法选择最优的正则化参数。
3. 特征工程:检查特征是否选取合适,是否需要添加新的特征或删除不必要的特征。
4. 尝试其他算法:如果Lasso算法表现不佳,可以尝试其他回归算法,如岭回归、随机森林回归等。
5. 增加样本量:如果样本量较小,可以增加样本量以提高模型的泛化能力。