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本文讨论了在自变量数较多，甚至远大于样本数的情况下，如何挑选罚函数来得到估计和预测能力优良的回归模型．我们提出的L1-L2范数回归法，综合了岭回归法和lasso回归法的特点，避免岭回归法解释能力平平的缺点，也解决了lasso回归法会过度删除自变量的问题．文章后半部分引入最小角度回归算法，阐述了具体的回归计算步骤，并举了一个宏观经济预测方面的计算实例．