二、数据格式
注：
1、数据格式为“.csv”，数据中避免中文、空格或特殊字符
2、数据变量名必须为英文、阿拉伯数字或下划线的组合
3、自变量列数可以输入多列，以英文状态下的逗号或冒号分隔，如：2,3,4或2:4
4、因变量可为定量变量、二分类变量和生存变量（包括生存结局和生存时间）
5、导入数据后，各变量所对应的列数可在输出界面显示和查询
示例如下：
| LASSO | 一、LASSO简介 | |
| LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种基于正则化技术的机器学习算法。该方法在最小二乘基础上增加了L1范数惩罚项，以回归系数的绝对值之和小于某一固定值为约束条件，将部分无贡献或贡献较小的变量系数压缩为0，从而实现回归系数压缩和特征变量筛选，并提高模型预测性能和简化模型复杂度。
二、数据格式 |
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| 注： |
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| 三、输出结果展示 | ||
| 输出结果包括筛选的特征变量和对应的模型系数、不同λ值对应的均方误差图以及不同的λ值对应的特征变量系数图。 示例如下： |