最小角迴歸

統計學中，最小角迴歸（英語：least-angle regression (LARS)）是一種對高維數據進行線性迴歸的算法，由布萊德利·埃夫隆等人提出。

在線性迴歸中，應變量由一組自變量的線性組合表達，這些自變量可能是協變量，也有可能與應變量無關。最小角算法不會像傳統算法那樣給出自變量的向量表達，而是對每個參數向量的L1範數的值給出一條曲線。