Lasso回歸是一種自動特征選擇算法，它使用$L_1$正則化來約束模型復雜度。在使用Lasso進行模型選擇時，通常會對數(shù)據(jù)進行拆分成訓練集和測試集，并在訓練集上訓練模型，然后在測試集上評估模型性能。
%dev值是指模型在測試集上的相對誤差，計算公式為：$%dev = 100\% \times \frac{\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y_i})^2}{\sum_{i=1}^n(y_i - \bar{y})^2}$，其中$y_i$是真實值，$\hat{y_i}$是預測值，$\bar{y}$是真實值的平均值。
如果%dev值大于1，說明模型在測試集上的誤差相對于真實值差距較大，可能存在過擬合的情況。過擬合是指模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)較差，發(fā)生過擬合通常是因為模型過于復雜或訓練集數(shù)據(jù)過少導致。
因此，如果%dev值大于1，可以考慮調(diào)整模型復雜度或增加訓練集數(shù)據(jù)以減少過擬合。
