Lasso及其相关方法在广义线性模型模型选择中的应用的任务书任务要求：1.了解广义线性模型的基本概念和假设条件；2.了解Lasso方法的原理、优化算法以及在模型选择中的作用；3.了解相关的方法（如Ridge、ElasticNet等）的原理和区别，并能够进行比较分析；4.基于实际数据，应用Lasso及其相关方法进行广义线性模型的模型选择，并分析结果的合理性和解释性；5.撰写实验报告，对模型选择的过程、方法和结果进行详细描述，包括数据分析、模型构建、结果分析和结论说明。任务时间：约7天。参考步骤：1.阅读相关文献，了解广义线性模型的基本概念和假设条件。2.学习Lasso方法的原理及其优化算法，掌握Lasso在模型选择中的作用。3.学习相关方法（如Ridge、ElasticNet等）的原理和区别，并进行比较分析。4.寻找实际数据集，进行数据预处理、模型构建和选择。5.比较各种方法在数据集上的表现，分析结果的合理性和解释性。6.撰写实验报告，对模型选择的过程、方法和结果进行详细描述，包括数据分析、模型构建、结果分析和结论说明。可能涉及的技能：1.Python或R编程语言；2.数据预处理和清洗；3.统计模型的构建和比较分析；4.可视化分析及结果展示。参考文献：1.Tibshirani,R.(1996).Regressionshrinkageandselectionviathelasso.JournaloftheRoyalStatisticalSociety:SeriesB(Methodological),58(1),267-288.2.Zou,H.,&Hastie,T.(2005).Regularizationandvariableselectionviatheelasticnet.JournaloftheRoyalStatisticalSociety:SeriesB(StatisticalMethodology),67(2),301-320.3.James,G.,Witten,D.,Hastie,T.,&Tibshirani,R.(2013).Anintroductiontostatisticallearning(Vol.112).NewYork:springer.