特征维度大于样本数，因变量是连续变量，如何进行建模估计系数？

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各位老师好！请问，对于因变量是连续变量的情况下，样本数小于特征数时，有什么方法或思路可以估计系数？统计方法或者机器学习都可以，重点在系数解释。限制：不做变量选择，不降维。

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关键词：连续变量 因变量 样本数 机器学习 变量选择

lassot或者脊回归等进行降维

需要考虑贝叶斯方法，这个需要根据数据特征来选择