英文：Least angle regression (LAR) Efron于2004年提出的一种变量选择的方法，类似于向前逐步回归(Forward Stepwise)的形式。从解的过程上来看它是lasso regression的一种高效解法。 向前逐步回归(Forward Stepwise)不同点在于，Forward Stepwise每次都是根据选择的变量子集，完全拟合出线性模型，计算出RSS，再设计统计量（如AIC）对较高的模型复杂度作出惩罚，而LAR是每次先找出和因变量相关度最高的那个变量, 再沿着LSE的方向一点点调整这个predictor的系数，在这个过程中，这个变量和残差的相关系数会逐渐减小，等到这个相关性没那么显著的时候，就要选进新的相关性最高的变量，然后重新沿着LSE的方向进行变动。而到最后，所有变量都被选中，就和LSE相同了。