自适应Lasso保留的特征比Lasso多?

是的，自适应 Lasso 通常会保留比 Lasso 更多的特征。这是因为自适应 Lasso 在目标函数中加入了自适应权重，可以更好地处理高维数据中的变量选择问题。具体来说，自适应权重会对每个特征的重要性进行评估，并根据其重要性调整正则化项的权重，从而使得模型更倾向于选择那些重要的特征。 相比之下，Lasso 的正则化项是固定的，不考虑特征的重要性差异，因此可能会将一些重要的特征误判为不重要，从而被舍弃掉。因此，在某些情况下，自适应 Lasso 可以比 Lasso 更准确地选择特征，提高模型的性能和稳定性。