利用lasso回归筛选多个自变量的代码
时间: 2023-11-15 15:04:10 浏览: 100
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回归是一种线性回归的方法,它可以用于筛选变量。其基本思想是通过对目标函数加上L1正则化项,使得某些系数变为0,从而实现变量的筛选。
具体来说,在Lasso回归中,优化目标函数为:
$$
\min_{\beta_0,\beta} \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^n(y_i - \beta_0 - \sum_{j=1}^p x_{ij}\beta_j)^2 + \lambda \sum_{j=1}^p |\beta_j|
$$
其中,$y_i$是因变量,$x_{ij}$是第$i$个样本的第$j$个自变量,$\beta_0$是截距,$\beta_j$是第$j$个自变量的系数,$n$是样本数,$p$是自变量数,$\lambda$是正则化参数,用于控制L1正则化项的强度。
在Lasso回归中,当正则化参数$\lambda$足够大时,某些自变量的系数会变为0,从而实现变量的筛选。具体来说,如果某个自变量的系数为0,则说明该自变量对预测结果没有贡献,可以将其筛除。
Lasso回归的变量筛选方法有很多实现方式,如交叉验证、BIC准则等。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的方法。
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