紅點代表均方誤差和上下一倍標(biāo)準(zhǔn)差，均方誤差越小模型越好；上方數(shù)量表明模型仍存在的自變量個數(shù)（不一定是單調(diào)遞減）。第一條虛線處表明均方誤差最小值；第二個虛線標(biāo)出最低點的一倍標(biāo)準(zhǔn)差的位置，表示犧牲一倍標(biāo)準(zhǔn)差的情況下可以得到的最簡單的模型

查看第一條豎線（MSE最?。簂asso1.cv$lambda.min

查看第二條豎線：一倍標(biāo)準(zhǔn)誤：lasso1.cv$lambda.1se

coef (lasso1.cv, s = "lambda.1se")

存在一定問題：沒有顯著性；結(jié)果是有偏的。實際操作當(dāng)中常用的辦法是使用lasso找出一組系數(shù)不為0的自變量后，再對這些自變量使用多元線性回歸，即relaxed lasso。并且很少有人直接使用lasso作為預(yù)測模型，主要是通過lasso從自變量中篩選出相對重要的一些自變量