Lasso算法预处理一般选择归一化还是标准化

在使用Lasso算法进行特征选择时，一般建议对数据进行标准化处理。这是因为Lasso算法的目标函数中包含了L1正则化项，该正则化项会使得模型的参数稀疏化，即将某些特征的系数缩小甚至变为0，从而实现特征选择的效果。 而标准化可以将不同特征的数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，使得各个特征对模型的贡献相等。这样做可以消除不同特征之间的量纲影响，提高模型的稳定性和准确性。同时，标准化后的数据也更容易收敛，有利于优化算法的求解。 需要注意的是，在使用Lasso算法进行特征选择时，还需要对正则化参数进行调优，以达到最优的特征选择效果。