除了框出的部分，其他均为LASSO回归内容，此处不多介绍。
利用LASSO回归进行二分类任务的过程：
在训练的时候，仍然同回归任务一样，直接通过最小化损失函数拟合标签“0”“1”。
但是因为是回归模型，验证或测试时，输出结果是分布在0或1附近的标量值，而非标签“0”“1”，因此需要一个决策边界来将这两类数据进行划分，以完成分类任务。
此时利用Logistic回归，将线性回归结果进行概率化，概率高的为最后的分类结果。概率化的过程参考博客（机器学习入门——Logistic回归）6.4部分，即利用上面论文中的公式（3）进行映射，即可得到二分类的分类结果。
参考：
1. https://www.zhihu.com/question/271943628/answer/367690397
2. https://blog.csdn.net/louishao/article/details/54813073
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