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在代谢物预测模型的构建中，我们采用了三种主流的回归分析方法：岭回归、Lasso回归以及弹性网络回归。这三种方法各有其独特的原理和适用场景，因此在选择使用时需要根据数据的特性进行细致的考量。
非靶向代谢物的intensity数据具有两个显著的特点：数据的稀疏性和代谢物维度的高维性。这种数据结构对预测模型的构建提出了特殊的要求。在处理这类数据时，我们必须非常谨慎地选择和应用合适的回归方法。
岭回归通过引入L2正则化项，能够有效地处理数据中的多重共线性问题，但其对变量选择的能力有限。Lasso回归则通过L1正则化项，不仅能够处理共线性，还能够进行有效的变量选择，尤其适合于处理高维稀疏数据。弹性网络回归结合了L1和L2正则化的优点，提供了在两者之间的平衡，可以根据具体需求调整正则化参数，以达到最佳的预测效果。
鉴于非靶向代谢物intensity数据的特殊性，我们在构建预测模型时，需要综合考虑数据的维度、稀疏性以及模型的解释性。选择合适的回归方法，不仅能够提高模型的预测准确性，还能够在一定程度上简化模型结构，增强模型的泛化能力和
