线性回归 lasso和ridge的权衡

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/a-comprehensive-guide-for-linear-ridge-and-lasso-regression/

假设目前你有一个大的数据集，有一万个特征，那么，你究竟应该是用lasso还是ridge？

如果用ridge，会保留所有的特征，只是特征的系数变小，模型仍然很复杂，有一万个特征，从而模型效果很差。

如果使用lasso，lasso的主要问题是，当变量之间相关时，它只保留一个变量，然后其他相关的变量为0，这可能会导致信息丢失，从而模型的精确性下降。