利用lasso回归筛选多个自变量的代码
时间: 2023-11-15 09:04:10 浏览: 58
以下是使用 Lasso 回归筛选多个自变量的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建 Lasso 模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 使用训练数据拟合模型
lasso.fit(X_train, y_train)
# 打印模型的系数
print(lasso.coef_)
```
在这里,我们使用 Lasso 模型来拟合波士顿房价数据集,并使用训练数据来训练模型。然后,我们将模型的系数打印出来,以查看哪些自变量对目标变量有显著影响。在 Lasso 回归中,设置 alpha 值越大,模型筛选变量越严格。
相关问题
换一个例子来演示利用lasso回归筛选多个自变量的代码
好的,以下是一个简单的例子,使用Lasso回归来筛选多个自变量:
``` python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 导入数据
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)
# 初始化Lasso模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
# 拟合数据
lasso.fit(X_std, y)
# 查看被选中的自变量
print("被选中的自变量:")
for i in range(len(boston.feature_names)):
if abs(lasso.coef_[i]) > 0:
print(boston.feature_names[i])
```
这个例子使用了波士顿房价数据集,通过Lasso回归筛选出对房价有重要影响的自变量。代码中的主要步骤包括:
1. 导入数据集并划分自变量和因变量。
2. 对自变量进行标准化处理,以便模型能够更好地收敛。
3. 初始化Lasso回归模型。
4. 使用拟合数据拟合模型。
5. 查看被选中的自变量。
在这个例子中,我们使用了Lasso回归模型来筛选自变量,但实际上,你也可以使用其他的特征选择方法,比如Ridge回归、Elastic Net等。
lasso回归筛选变量
Lasso回归是一种常用的线性回归算法,它可以用于筛选变量。Lasso回归的特点是在损失函数中加入了L1正则化项,这个正则化项可以使得一些系数变为0,从而实现变量的筛选。
具体来说,Lasso回归的损失函数如下:
$$
\text{minimize} \frac{1}{2n}||y-X\beta||^2_2 + \alpha ||\beta||_1
$$
其中,$y$ 是因变量,$X$ 是自变量的矩阵,$\beta$ 是自变量的系数向量,$n$ 是样本的个数,$\alpha$ 是超参数,用于控制正则化强度。Lasso回归的目标是最小化这个损失函数,同时使得 $\beta$ 的L1范数最小。
Lasso回归的特点是可以使得一些系数变为0,因此可以用来筛选变量。具体来说,当 $\alpha$ 越大时,Lasso回归会使得更多的系数变为0,因此可以通过调整 $\alpha$ 的大小来控制变量的筛选程度。
在实际使用Lasso回归进行变量筛选时,可以通过交叉验证来选择最优的超参数 $\alpha$,然后将系数为0的变量剔除掉,留下系数不为0的变量作为最终的特征集合。
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