聚会有点晚了，但万一有人在未来偶然发现这个问题。. . .

最佳答案：查看惩罚R 包的小插图第 6 节（“L1 和 L2 惩罚回归模型”Jelle Goeman，Rosa Meijer，Nimisha Chaturvedi，包版本 0.9-47），https://cran.r- project.org/web/packages/penalized/vignettes/penalized.pdf。

当我们使用惩罚回归时，我们不会得到系数的 CI 或标准误差，因为它们没有意义。普通线性回归或逻辑回归或其他任何方法都提供了系数的无偏估计。那么，围绕该点估计的 CI 可以给出点估计如何围绕系数的真实值分布的一些指示。然而，惩罚回归使用偏差-方差权衡来为我们提供具有较低方差但有偏差的系数估计。围绕有偏估计报告 CI 将给出一个不切实际的乐观指标，表明系数的真实值与点估计的接近程度。

（“惩罚回归、标准误差和贝叶斯套索”Minjung Kyung、Jeff Gill、Malay Ghosh 和 George Casella，贝叶斯分析(2010) 第 369 - 411 页，讨论了惩罚回归和，如果我理解正确，他们不会留下深刻印象。https ://doi.org/10.1214/10-BA607 （Wayback 机器链接））