在机器学习领域，特征选择是提高模型性能、减少过拟合以及提高计算效率的重要手段。回归分析作为一类重要的预测模型，在诸多应用场景中发挥着关键作用。本文聚焦于一种创新的特征选择策略，即通过结合L1正则化与随机森林算法，实现更精准、高效的特征选择。
L1正则化（也称为Lasso回归）通过在损失函数中添加特征权重的绝对值之和的惩罚项，来促使模型学习稀疏的权重向量，即部分特征权重会被压缩为零，从而实现特征选择。其数学表达式如下：
L(β) = Σ(y_i - X_iβ)^2 + λΣ|β_j|
其中，β为特征权重向量，λ为正则化系数，用于平衡损失函数与惩罚项的重要性。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合其预测结果来提高模型的稳定性和准确性。在特征选择方面，随机森林可以通过评估特征的重要性得分（如基尼不纯度减少量或均方误差减少量）来筛选出重要特征。
本文将L1正则化与随机森林结合，通过以下步骤实现特征选择：
以某销售预测问题为例，数据集中包含数十个特征，目标变量为月销售额。以下是具体步骤：
通过对比实验，发现结合L1正则化与随机森林的特征选择策略显著提高了模型的预测准确性，并降低了模型的复杂度。此外，该方法还有助于识别出对目标变量影响最大的特征，为后续的业务分析和决策提供了有力支持。
本文介绍了一种通过结合L1正则化与随机森林算法进行特征选择的策略，并探讨了其在回归分析中的实践应用。实验结果表明，该策略能够有效提高模型的预测性能，同时降低模型的复杂度。未来，将继续探索更多高效的特征选择方法，以进一步提升机器学习模型的性能和实用性。