Да, процедура, которую вы спрашиваете (или думаете), называется расслабленным лассо .
Общая идея заключается в том, что в процессе выполнения LASSO вы, вероятно, включаете «шумовые переменные»; выполнение LASSO для второго набора переменных (после первого LASSO) дает меньше конкуренции между переменными, которые являются «реальными конкурентами», за то, что они являются частью модели, а не просто «шумовыми» переменными. Технически, целью этого метода является преодоление (известной) медленной сходимости LASSO в наборах данных с большим количеством переменных.
Вы можете прочитать больше об этом на оригинальной работе Meinshausen (2007) .
Я также рекомендую раздел 3.8.5 « Элементы статистического обучения» (Hastie, Tibshirani & Friedman, 2008) , в котором дается обзор других очень интересных методов выполнения выбора переменных с использованием LASSO.