D選項(xiàng)不嚴(yán)謹(jǐn)，Lasso只是緩解了由于共線性導(dǎo)致的估計(jì)誤差的問題，而不是解決共線性，故錯誤

正確答案是：D: Lasso可以解決特征之間“共線性”的問題。

分析：

A: 嶺回歸的擾動項(xiàng)越大，模型越不容易受到共線性的影響?！?這是正確的。嶺回歸通過在損失函數(shù)中加入L2正則化項(xiàng)，可以減少共線性對模型的影響。

B: 嶺回歸的擾動項(xiàng)擠占了w中由原始的特征矩陣貢獻(xiàn)的空間?！?這是正確的。嶺回歸的正則化項(xiàng)會影響權(quán)重w的大小，使其不完全由原始特征矩陣決定。

C: 相比Lasso，嶺回歸中自變量系數(shù)會很快衰減，但很難歸為零?！?這是正確的。嶺回歸的L2正則化會使權(quán)重衰減，但通常不會使其完全變?yōu)榱恪?br />
D: Lasso可以解決特征之間“共線性”的問題?！?這是錯誤的。Lasso回歸主要用于特征選擇，通過L1正則化使一些特征的系數(shù)變?yōu)榱?，但它并不能有效解決特征之間的共線性問題。嶺回歸在這方面表現(xiàn)更好。

因此，選項(xiàng)D描述錯誤。