自适应lasso跟lasso筛选出来的冗余特征会是一样么

自适应 Lasso 和传统的 Lasso 在特征选择方面有一些不同。在传统的 Lasso 中，所有特征都被同时考虑，并且会被分配一个相同的惩罚系数。因此，Lasso 可能会将某些高度相关的特征中的一个保留下来，而将其他特征舍弃掉。 而在自适应 Lasso 中，每个特征都会被赋予一个不同的惩罚系数，这些系数是根据数据的特点进行自适应调整的。因此，自适应 Lasso 可以更好地处理高度相关的特征，从而避免了传统 Lasso 中可能出现的冗余特征问题。 但是，需要注意的是，自适应 Lasso 也不能完全避免特征之间的相关性问题。如果两个特征高度相关，那么它们中的一个可能会被保留下来，而另一个则被舍弃掉。因此，在使用自适应 Lasso 进行特征选择时，仍然需要对特征之间的相关性进行考虑和处理。