1. 需要将数据标准化。
2. 因为lasso回归是一种正则化方法，它通过加入L1正则项来约束模型的复杂度，从而实现特征选择和降维。
在进行lasso回归之前，将数据标准化可以使得不同特征之间的量纲一致，避免因为特征的量纲差异而对模型产生不公平的影响。
3. 数据标准化可以通过减去均值然后除以标准差的方式进行，这样可以将数据转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。
这样做的好处是可以消除特征之间的量纲差异，使得模型更加稳定和可。
同时，标准化后的数据也可以更好地满足lasso回归的假设前提，提高模型的准确性和可靠性。
在使用Lasso算法之前，通常需要对数据进行标准化。这是因为Lasso算法对变量的尺度敏感，不同变量之间的尺度差异会影响到L1惩罚项的权重分配。
如果不对数据进行标准化，尺度较大的变量会有更大的惩罚项权重，尺度较小的变量则可能被忽略。
通过标准化，可以将所有变量都转化为相同的尺度，使得Lasso算法更公平地对待不同变量，并提高模型的稳定性和解释性。因此，标准化数据通常是使用Lasso算法的前提之一。
