Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制，lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大，从而获得一个较少变量的模型。Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特例。除了参数lambda，还有参数alpha，控制对高相关性数据时建模的形状。Lasso回归，alpha=1(R语言glmnet的默认值),brigde回归，alpha=0，一般的elastic net 0<alpha<1.
根据Hastie(斯坦福统计学家)， Tibshirani和Wainwright的Statistical Learning with Sparsity（The Lasso and Generalizations），如下五类模型的变量选择可采用R语言的glmnet包来解决。这五类模型分别是：
1. 二分类logistic回归模型
2. 多分类logistic回归模型
3.Possion模型
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