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En estadística y aprendizaje automático, lasso es un método de análisis de regresión que realiza tanto la selección de variables como la regularización para mejorar la precisión de la predicción y la interpretabilidad del modelo estadístico resultante. El método lasso asume que los coeficientes del modelo lineal son dispersos, lo que significa que pocos de ellos son distintos de cero. Fue introducido originalmente en geofísica, y posteriormente por Robert Tibshirani, quien acuñó el término.

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