為什麼 R Squared 不是使用 LASSO 擬合回歸的好方法？

我在幾個地方讀到，當使用 LASSO 擬合模型時，R Squared 並不是一個理想的度量。但是，我不清楚為什麼會這樣。

另外，你能推薦最好的替代品嗎？

使用 LASSO 的目標是在沒有很多協變量的意義上獲得（預測數量的）*稀疏表示。*比較模型與傾向於支持具有大量協變量的模型：事實上，添加與結果無關的協變量永遠不會減少並且幾乎總是至少增加一點。LASSO 模型將識別具有最優懲罰對數似然的模型（未懲罰對數似然與）。更廣泛用於將 LASSO 模型與其他類型模型進行比較的驗證統計數據是，例如，BIC 或交叉驗證.

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/350484