OLS和Lasso回归都是用于回归分析的统计方法，但它们在处理数据和预测结果时有一些关键的区别。
OLS（最小二乘法）：
OLS是一种线性回归的方法，主要目标是找到一条直线（或更高维度的超平面），使这条直线与数据点的距离（即残差）的平方和最小。
OLS假设所有的输入变量都对输出变量有影响，并且这些影响都是线性的。
OLS的预测是基于所有输入变量的，因此它可能不会很好地处理过拟合问题（即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳）。
OLS没有内置的变量选择机制，意味着即使某些输入变量与输出变量无关，它们也会被包含在模型中。

Lasso回归：
Lasso回归也是一种线性回归的方法，它通过在损失函数中添加一个正则化项（即L1范数）来约束模型的复杂度。Lasso回归的一个关键特性是它能够进行变量选择。具体地，当正则化参数足够大时，Lasso回归可以将某些输入变量的系数压缩到零，实现变量选择的效果。由于Lasso回归的变量选择特性，它通常比OLS更适用于处理高维数据集和过拟合问题。
如您所述，Lasso回归试图在偏差和方差之间找到一个平衡，通过调整正则化参数，可以在模型的复杂性和预测性能之间找到一个折衷方案。
关于您提到的“因果推断是对过去经验的总结”，确实是一个复杂的概念。因果推断试图理解一个变量（因）如何影响另一个变量（果）。在统计模型中，通常涉及到控制其他潜在影响因素，更准确地估计这种关系。OLS和Lasso回归都可以用于因果推断，但它们的适用性和准确性取决于具体的研究问题和数据特性。

您提到的“lasso回归预测是拟合”是一个合理的观点。在统计模型中，“拟合”通常指的是模型如何描述或“适应”数据，而“预测”则是指模型如何基于这些拟合结果来预测新的、未见过的数据。Lasso回归通过调整模型复杂度来优化这种拟合与预测之间的平衡。

太详细啦！！！您的解释很清晰很全面，谢谢谢谢您的解答！！！

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