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A regressçao ridge mantém todas as variáveis no modelo final, memso quando $k$ é grande. Isso pode ser um problema na interpretação do modelo, por conta da quantidade de variáveis e pelos baixos coeficientes. O lasso pe uma alternativa à regressão ridge que permite obter um modelo final com um subconjunto de variáveis.
Para rodar a regressão Lasso na linguagem R, usaremos o **pacote glmnet**.