Lasso方法的原理 — 统计学填空题

设自变量经标准化且设计矩阵满足各列正交（正交规范设计），Lasso 的解由软阈值算子给出：β̂_j = sign(β̂_j^(OLS))·max(|β̂_j^(OLS)|−λ, 0)。已知 OLS 回归系数 β̂₁^(OLS)=5.2，β̂₂^(OLS)=0.6，β̂₃^(OLS)=−3.1，取惩罚参数 λ=1，则 Lasso 估计下被压缩为 0 的变量个数是 ____，其中 x₃ 的 Lasso 系数估计值为 ____。