自适应Lasso（AdaptiveLasso）是一种改进的Lasso回归方法，通过引入权重调整机制来提高变量选择的准确性和一致性。它在处理线性约束问题时尤其有用，能够更有效地识别重要变量并减少估计偏差。###核心特点：1.**权重调整**：自适应Lasso通过对不同系数施加不同的惩罚权重，使得重要变量的系数更容易被保留，而不重要的变量更容易被压缩为零。2.**线性约束支持**：该方法可以结合线性约束条件（如等式或不等式约束），确保模型在满足特定业务或理论要求的同时进行变量选择。3.**Oracle性质**：在适当条件下，自适应Lasso具有Oracle性质，即能够以高概率选择正确的模型并给出渐近无偏的估计。###典型应用场景：-高维数据中的变量选择-需要满足线性约束的回归问题（如经济学、工程优化）-模型可解释性要求较高的场景###实现步骤：1.先通过普通Lasso或OLS获取初始系数估计2.根据初始估计计算各变量的权重3.在二次规划框架下，结合线性约束求解加权Lasso问题这种方法在保持Lasso稀疏性的同时，通过自适应权重减少了估计偏差，特别适用于需要同时满足变量选择和领域约束的建模任务。
