Лассо (от англ. Lasso) - это статистический метод регрессии, который используется для отбора признаков и снижения размерности данных. Он основан на минимизации функции потерь с добавлением штрафа за сумму абсолютных значений коэффициентов модели.

Лассо позволяет уменьшить количество признаков в модели, выбрав наиболее информативные из них и уменьшить переобучение. Он широко применяется в машинном обучении и статистике для решения задач регрессии и классификации.