在机器学习中进行特征选择时，可以使用Lasso回归来识别最不重要的特征，即选择系数最小的特征，但我们也可以使用线性回归来实现同样的目的

线性回归

Y=x0+x1b1+x2b2…….xnbn

这里的x1,x2,x3…xn是系数，通过梯度下降法我们可以得到最佳系数，我们可以移除那些系数最小的特征。现在既然使用线性回归也是可行的，那么为什么还要使用Lasso回归呢？我是不是漏掉了什么，请指教

回答：

Lasso是一种正则化技术，用于在训练模型时避免过拟合。如果不使用任何正则化技术，您的损失函数只会试图最小化预测值与真实值之间的差异 min |y_pred - y|。为了最小化这个损失函数，梯度下降会调整模型的系数。这一步可能会导致模型过拟合，因为您的优化函数只想最小化预测值与真实值之间的差异。为了解决这个问题，正则化技术会在损失函数中加入另一个惩罚项：系数的值。这样，当您的模型试图最小化预测值与真实值之间的差异时，它也会尽量不让系数过大。

正如您提到的，您可以用这两种方法来选择特征，然而，Lasso技术还能同时处理过拟合问题。