在分析正則化和特征選擇的過程中，我們需要理解LASSO和Ridge回歸的特性。以下是對選項的逐一分析：

| 選項 | 描述 | 正確與否 | 分析 |
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| A | LASSO和Ridge都是可以做特征選擇 | ? | LASSO可以做特征選擇，因為它使用L1正則化，會將一些系數(shù)縮減為零。Ridge回歸使用L2正則化，不會將系數(shù)縮減為零，因此不具有特征選擇的功能。 |
| B | LASSO使用L2正則化，Ridge使用L1正則化 | ? | 事實恰好相反。LASSO使用L1正則化，而Ridge使用的是L2正則化。 |
| C | L1會趨向于產(chǎn)生少量的特征，而L2會選擇更多的特征 | ? | LASSO（L1正則化）傾向于生成稀疏解，導(dǎo)致少量特征被選擇，而Ridge（L2正則化）會讓所有特征都有貢獻，但不會被縮減為零，因此會選擇更多的特征。 |
| D | Ridge會給出一個稀疏解 | ? | Ridge回歸不會產(chǎn)生稀疏解，因為它使用L2正則化，導(dǎo)致所有特征的系數(shù)都趨于接近但不等于零。 |

綜上所述，選項 C 是正確的選擇。LASSO通過L1正則化可以進行特征選擇，而Ridge通過L2正則化則不會讓任何系數(shù)為零，因此不會選擇一個稀疏解。