L1正则化(Lasso regularization)是一种线性回归分析中常用的特征选择方法。在基于Logistics模型的贷款违约预测中，L1正则化可以用于选择对目标变量影响较大的特征，从而提高模型的预测性能。

L1正则化通过在损失函数中添加一个L1惩罚项来实现特征选择。具体来说，对于每个特征，L1正则化会使得该特征的系数小于等于0,即特征权重变为0。这样，在训练过程中，具有较大权重的特征会被更频繁地更新，而较小权重的特征则会被较少地更新。最终，经过L1正则化处理后的特征权重可以帮助我们找到对目标变量影响较大的特征。

在Python编程中，可以使用sklearn库中的LogisticRegression模型结合LassoCV类来实现L1正则化。以下是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LassoCV
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建L1正则化的Logistic回归模型
lasso_cv = LassoCV(cv=5, random_state=42)
lasso_cv.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳特征系数
print("Best feature weights:", lasso_cv.coef_)

在这个示例中，我们使用了波士顿房价数据集(load_boston()函数),并将其划分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个LassoCV对象，并使用训练集对其进行拟合。最后，我们输出了最佳特征系数，这些系数可以帮助我们了解哪些特征对目标变量的影响较大。